pandas 宽表变窄表 pandas使用之宽表变窄表的实现
爾莎 人气:0我就废话不多说了,还是直接看代码吧!
import pandas as pd # 伪造一些数据 fake_data = {'subject':['math', 'english'], 'A': [88, 90], 'B': [70, 80], 'C': [60, 78]} # 宽表 test = pd.DataFrame(fake_data, columns=['subject', 'A', 'B', 'C']) test subject A B C 0 math 88 70 60 1 english 90 80 78 # 转换为窄表 pd.melt(test, id_vars=['subject']) subject variable value 0 math A 88 1 english A 90 2 math B 70 3 english B 80 4 math C 60 5 english C 78
补充知识:pandas从单条目数据集生成宽表
需求
场景
从医院数据库中导出了大量的体检数据,但体检数据表中,每一行代表某人某次体检的某一项体检的结果。目的想将每一个人的每一次体检结果作为一行存储,每一列为体检项。
示例
StuID | Type | Num | |
---|---|---|---|
0 | 111021 | Math | 89 |
1 | 111021 | English | 93 |
2 | 312983 | English | 91 |
3 | 314621 | English | 82 |
4 | 314621 | Math | 92 |
5 | 112341 | Math | 82 |
目的:转换成如下表格
StuID | English | Math | |
---|---|---|---|
0 | 111021 | 93 | 89 |
1 | 312983 | 91 | NaN |
2 | 314621 | 82 | 92 |
3 | 112341 | NaN | 82 |
方案一
具体代码如下
#将'B'列的类别调整为行。 #1 num = df[~df.duplicated(subset=['StuID'])].loc[:,'StuID'].to_list() #2 result_df = pd.DataFrame({'StuID': np.array(num)},columns=['StuID','English','Math']) #3 for i in df.index: t = df.loc[i,'Type'] num = df.loc[i,'StuID'] result_df.loc[result_df['StuID'] == num,[t]] = df.loc[i,'Num'] print(result_df)
结果
以上这篇pandas使用之宽表变窄表的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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