pandas 行列转换

pandas 行列转换总结

一个单元格多行扩展（纵向扩展）

import pandas as pd# 创建测试数据
test_data = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],'love':['刘亦菲,陈奕迅','汪峰,周杰伦','迪迦,大谷,格尔赞']})
print(f'转换前：\n{test_data}',end='\n------------------------\n')# 转换代码
test_data['love'] = test_data['love'].str.split(',')
test_data = test_data.explode('love')
print(f'转换后: \n{test_data}',end='\n------------------------\n')转换前：name       love
0   张三    刘亦菲,陈奕迅
1   李四     汪峰,周杰伦
2   王五  迪迦,大谷,格尔赞
------------------------
转换后: name love
0   张三  刘亦菲
0   张三  陈奕迅
1   李四   汪峰
1   李四  周杰伦
2   王五   迪迦
2   王五   大谷
2   王五  格尔赞
------------------------

一个单元格多列扩展（横向扩展）

# 创建测试数据
test_data = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],'love':['刘亦菲,陈奕迅','汪峰,周杰伦','迪迦,格尔赞']})
print(f'转换前：\n{test_data}',end='\n------------------------\n')# 转换代码
test_data[['love_1','love_2']] = test_data['love'].str.split(',',expand=True)
test_data.drop(columns='love',inplace=True)
print(f'转换后: \n{test_data}',end='\n------------------------\n')转换前：name     love
0   张三  刘亦菲,陈奕迅
1   李四   汪峰,周杰伦
2   王五   迪迦,格尔赞
------------------------
转换后: name love_1 love_2
0   张三    刘亦菲    陈奕迅
1   李四     汪峰    周杰伦
2   王五     迪迦    格尔赞
-------------------------

列转行(某些列转换为表头)

# 创建测试数据
test_data = pd.DataFrame({'name':['张三','张三','李四','李四','王五','王五'],'course':['数学','语文','数学','语文','数学','语文'],'score':[86,34,56,78,87,95]})
print(f'转换前：\n{test_data}',end='\n------------------------\n')# 转换代码
test_data = pd.pivot(data=test_data # 待转换df,index='name'  # df交叉后行,columns='course' # df交叉后的列,values='score' # df交叉后数据（不发生聚合）)
test_data.reset_index(inplace=True)print(f'转换后: \n{test_data}',end='\n------------------------\n')转换前：name course  score
0   张三     数学     86
1   张三     语文     34
2   李四     数学     56
3   李四     语文     78
4   王五     数学     87
5   王五     语文     95
------------------------
转换后:
course name  数学  语文
0        张三  86  34
1        李四  56  78
2        王五  87  95
------------------------

行转列（部分表头转换位一列数据值）

# 创建测试数据
test_data = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],'数学':[86,56,87],'语文':[34,78,95]})
print(f'转换前：\n{test_data}',end='\n------------------------\n')# 转换代码
test_data = pd.melt(frame=test_data # 待转换df,id_vars='name' # 固定的列,value_vars=['数学','语文'] # 待转换的列名,var_name='course' # 行转列转换后的列名称,value_name='score' # 最后数据列名称)
# test_data.reset_index(inplace=True)print(f'转换后: \n{test_data}',end='\n------------------------\n')转换前：name  数学  语文
0   张三  86  34
1   李四  56  78
2   王五  87  95
------------------------
转换后: name course  score
0   张三     数学     86
1   李四     数学     56
2   王五     数学     87
3   张三     语文     34
4   李四     语文     78
5   王五     语文     95
------------------------

多列转两列

# 创建测试数据
test_data = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],'科目1':['数学','数学','数学'],'科目1分数':[34,78,95],'科目2':['语文','语文','语文'],'科目2分数':[86,56,87]})
print(f'转换前：\n{test_data}',end='\n------------------------\n')# 转换代码
test_data = pd.lreshape(data=test_data    # 待转换数据,groups={'科目':['科目1','科目2'],'分数':['科目1分数','科目2分数']} ,dropna=False # 是否删除空值)print(f'转换后: \n{test_data}',end='\n------------------------\n')转换前：name 科目1  科目1分数 科目2  科目2分数
0   张三  数学     34  语文     86
1   李四  数学     78  语文     56
2   王五  数学     95  语文     87
------------------------
转换后: name  科目  分数
0   张三  数学  34
1   李四  数学  78
2   王五  数学  95
3   张三  语文  86
4   李四  语文  56
5   王五  语文  87
------------------------

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