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法律研究编写一个 Python 程序，以多种方式重塑给定的数据框
我们可以使用 melt()、stack()、unstack() 和 pivot() 函数来重塑数据框。
方案 1
定义一个数据框。
应用 melt() 函数将宽数据框的列转换为行。其定义如下：
df.melt()
示例
让我们看看下面的代码以更好地理解：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3],'Age':[13,14,13],'Mark':[80,90,85]})
print("Dataframe is:\n",df)
print(df.melt())输出
Dataframe is: Id Age Mark 0 1 13 80 1 2 14 90 2 3 13 85 variable value 0 Id 1 1 Id 2 2 Id 3 3 Age 13 4 Age 14 5 Age 13 6 Mark 80 7 Mark 90 8 Mark 85
方案 2
定义一个数据框。
应用 stack() 函数来增加数据框中索引的级别。其定义如下：
df.stack().to_frame()
如果要恢复更改，可以使用 unstack()。
df.unstack().to_frame()
示例
让我们看看下面的实现以更好地理解：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3],'Age':[13,14,13],'Mark':[80,90,85]})
print("Dataframe is:\n",df)
print(df.stack().to_frame())
print(df.unstack().to_frame())输出
Dataframe is: Id Age Mark 0 1 13 80 1 2 14 90 2 3 13 85 0 0 Id 1 Age 13 Mark 80 1 Id 2 Age 14 Mark 90 2 Id 3 Age 13 Mark 85 0 Id 0 1 1 2 2 3 Age 0 13 1 14 2 13 Mark 0 80 1 90 2 85
方案 3
定义一个数据框
应用 pivot() 函数根据 Id 列重塑数据框：
df.pivot(columns='Id')
示例
让我们看看下面的实现以更好地理解：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3],'Age':[13,14,13],'Mark':[80,90,85]})
print("Dataframe is:\n",df)
print(df.pivot(columns='Id'))输出
Dataframe is: Id Age Mark 0 1 13 80 1 2 14 90 2 3 13 85 Age Mark Id 1 2 3 1 2 3 0 13.0 NaN NaN 80.0 NaN NaN 1 NaN 14.0 NaN NaN 90.0 NaN 2 NaN NaN 13.0 NaN NaN 85.0
更新于: 2021年2月25日
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