Les Pandas De Faire Fondre La Fonction
J'ai un dataframe:
df = pd.DataFrame([[2, 4, 7, 8, 1, 3, 2013], [9, 2, 4, 5, 5, 6, 2014]], columns=['Amy', 'Bob', 'Carl', 'Chris', 'Ben', 'Other', 'Year'])
Amy Bob Carl Chris Ben Other Year
0 2 4 7 8 1 3 2013
1 9 2 4 5 5 6 2014
Et un dictionnaire:
d = {'A': ['Amy'], 'B': ['Bob', 'Ben'], 'C': ['Carl', 'Chris']}
Je tiens à remodeler mon dataframe à ressembler à ceci:
Group Name Year Value
0 A Amy 2013 2
1 A Amy 2014 9
2 B Bob 2013 4
3 B Bob 2014 2
4 B Ben 2013 1
5 B Ben 2014 5
6 C Carl 2013 7
7 C Carl 2014 4
8 C Chris 2013 8
9 C Chris 2014 5
10 Other 2013 3
11 Other 2014 6
Noter que Other
n'ont pas de valeurs dans le Name
colonne et l'ordre des lignes n'a pas d'importance. Je pense que je devrais être à l'aide de la melt
fonction, mais les exemples que j'ai rencontré ne sont pas trop claires.
OriginalL'auteur slaw | 2016-01-16
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melt
vous arrive à mi-chemin là.C'est tout sauf
Group
. Pour l'obtenir, nous avons besoin de remodelerd
un peu.Et le déplacement de "l'Autre" de
Name
àGroup
Pas tout à fait aussi élégant que ma solution finale, mais votre réponse m'a fait là. Merci!
Puis montrez à votre solution finale?
OriginalL'auteur TomAugspurger
Pandas Fondre Fonction :-
Cette fonction est utile pour masser un DataFrame dans un format où une ou plusieurs colonnes sont identificateur de variables (id_vars), tandis que toutes les autres colonnes, considérés comme des variables mesurées (value_vars), sont “unpivoted” à la ligne de l'axe, laissant seulement deux non-colonnes d'identification, de "variable" et "valeur".
par exemple:-
nous utilisons le faire fondre pour transformer les données de l'ensemble de données long.
OriginalL'auteur HeadAndTail