Pandas melt()用法介绍 _函数

【Pandas melt()用法介绍】Pandas.melt()函数用于取消将DataFrame从宽格式转换为长格式。
它的主要任务是将DataFrame压缩为一种格式, 其中某些列是标识符变量, 而其余列被认为是测量变量, 且未在行轴上旋转。它只剩下两个非标识符列, 变量和值。
句法

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

参数

frame：它是指DataFrame。
id_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]：引用用作标识符变量的列。
value_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]：引用要取消透视的列。如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列。
var_name [scalar]：指代用于” 变量” 列的名称。如果为None, 则使用frame.columns.name或’ variable’ 。
value_name [标量, 默认为’ value’ ]：是指用于” value” 列的名称。
col_level [int或string, 可选]：如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化。

退货
它返回未透视的DataFrame作为输出。
例子

# importing pandas as pd import pandas as pd# creating a dataframe info = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Parker', 1: 'Smith', 2: 'John'}, 'Language': {0: 'Python', 1: 'Java', 2: 'C++'}, 'Age': {0: 22, 1: 30, 2: 26}}) # Name is id_vars and Course is value_vars pd.melt(info, id_vars =['Name'], value_vars =['Language']) info

输出

NameLanguageAge0ParkerPython221SmithJava302JohnC++26

例2

import pandas as pd info = pd.DataFrame({'A': {0: 'p', 1: 'q', 2: 'r'}, 'B': {0: 40, 1: 55, 2: 25}, 'C': {0: 56, 1: 62, 2: 42}})pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C'])pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C'], var_name='myVarname', value_name='myValname')

输出