pandas.melt用法

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name=‘value’, col_level=None, ignore_index=True)
函数功能：将一些列的内容进行合并，把宽表整合成长表。将选择的列合并，最后只输出两列 variable和value列

例：原表

# pandas.melt
data = pd.DataFrame([['苹果',200,300,400],['梨',100,210,420],['桃子',300,330,200]],columns = ['水果名称','1月','2月','3月'])

将月份合并到一起：

# 将月份合并到一列中
pd.melt(data,id_vars=['水果名称'],value_vars=['1月','2月','3月'])

合并结果：

可以通过 var_name 和value_name 设置variable、value列名称

# 设置变量和值的名称
pd.melt(data,id_vars=['水果名称'],value_vars=['1月','2月','3月'],var_name='月份',value_name='销量')

pandas函数melt的应用相关推荐

Python pandas.DataFrame.melt函数方法的使用
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速 ...
pandas使用melt函数将宽表变换为窄表、id_vars参数指定原宽表聚合数据列、value_vars参数指定需要被压缩的数据列（单个、多个）、var_name指定压缩后数据列的名称
pandas使用melt函数将宽表变换为窄表.id_vars参数指定原宽表聚合数据列.value_vars参数指定需要被压缩的数据列(单个.多个).var_name指定压缩后数据列的名称.value_ ...
【Python基础】高效的10个Pandas函数，你都用过吗？
文章来源于Python大数据分析,作者朱卫军文章来源:towardsdatascience 作者:Soner Yıldırım 翻译\编辑:Python大数据分析 ❞ Pandas是python中最 ...
盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！
今天我们重新盘点66个Pandas函数合集,包括数据预览.数值数据操作.文本数据操作.行/列操作等等,涉及"数据清洗"的方方面面. Pandas 是基于NumPy的一种工具,该工具 ...
Pandas 函数方法汇总一览查询（持续补充改进）
Pandas 函数方法汇总一览查询(持续补充改进) 文章目录 Pandas 函数方法汇总一览查询(持续补充改进) 初衷 Pandas 最最常用函数罗列 Pandas 函数用法示例初衷 NumPy.P ...
让数据分析更便捷快速，了解这12种Numpy和Pandas函数
选自TowardsDataScience 作者:Kunal Dhariwal 机器之心编译我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算:Pandas 也 ...
Python之Pandas：利用Pandas函数实现对表格文件的查之高级查询(类似sql，分组查询等)之详细攻略
Python之Pandas:利用Pandas函数实现对表格文件的查之高级查询(类似sql,分组查询等)之详细攻略目录利用Pandas函数实现对表格文件的查之高级查询(类似sql) 1.分组查询
加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算:Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库.二者在日常的数据分析中 ...
【Python】推荐20个好用到爆的Pandas函数方法
今天分享几个不为人知的pandas函数,大家可能平时看到的不多,但是使用起来倒是非常的方便,也能够帮助我们数据分析人员大幅度地提高工作效率,同时也希望大家看完之后能够有所收获 items()方法 it ...

pandas函数melt的应用

pandas.melt用法

pandas函数melt的应用相关推荐

最新文章

热门文章