📅  最后修改于: 2023-12-03 15:08:23.269000             🧑  作者: Mango
在数据处理中,经常遇到宽数据帧和长数据帧的转换问题。长数据帧一般是指数据排列在一列中的数据集,而宽数据帧则是指数据排列在表格中不同的列中。
Pandas 提供了 stack() 函数,可以将宽数据帧转换为整洁数据帧,使之更容易进行数据分析,并且有助于更好地可视化数据。
本文主要使用 Pandas 库来进行数据处理,需要先安装 Pandas 库。
安装 Pandas 库的命令如下:
pip install pandas
安装完成后,就可以使用 Pandas 库进行数据处理了。
下面,我们来看一个使用 Pandas stack() 函数将宽数据帧转换为整洁数据帧的示例。
我们首先生成一个宽数据帧,包含三列数据:
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Math': [89, 75, 86],
'Science': [85, 82, 90],
'English': [91, 87, 82]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行上面的代码,会输出以下结果:
Name Math Science English
0 Alice 89 85 91
1 Bob 75 82 87
2 Charlie 86 90 82
从输出结果可以看到,我们生成了一个宽数据帧,其中每个学生的姓名、数学成绩、自然科学成绩和英语成绩都分别排列在不同的列中。
我们可以使用 stack() 函数将宽数据帧转换为整洁数据帧。在转换数据帧时,我们需要将需要转换的列转换成行,使用 stack() 函数实现:
df_new = df.set_index('Name').stack().reset_index()
df_new.columns = ['Name', 'Subject', 'Score']
print(df_new)
运行上面的代码,会输出以下结果:
Name Subject Score
0 Alice Math 89
1 Alice Science 85
2 Alice English 91
3 Bob Math 75
4 Bob Science 82
5 Bob English 87
6 Charlie Math 86
7 Charlie Science 90
8 Charlie English 82
从输出结果可以看到,我们使用 stack() 函数将宽数据帧转换为了整洁数据帧,每个学生的姓名、科目和成绩都分别排列在了不同的行中。
本文主要介绍了如何使用 Pandas stack() 函数将宽数据帧转换为整洁数据帧。使用 stack() 函数可以更好地进行数据分析,并且有助于更好地可视化数据。如果您在数据分析过程中遇到了宽数据帧和长数据帧的转换问题,可以考虑使用 Pandas stack() 函数。