大家好,本文介绍的是 Pandas 中4个行列转换的方法，包含：

  • melt

  • 转置T或者transpose

  • wide_to_long

  • explode（爆炸函数）

Pandas 行列转换

导入库

import pandas as pdimport numpy as np

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函数melt

melt的主要参数：

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

下面解释参数的含义：

  • frame：要处理的数据框DataFrame。

  • id_vars：表示不需要被转换的列名

  • value_vars：表示需要转换的列名，如果剩下的列全部都需要进行转换，则不必写

  • var_name和value_name：自定义设置对应的列名，相当于是取新的列名

  • igonore_index：是否忽略原列名，默认是True，就是忽略了原索引名，重新生成0,1,2,3,4…的自然索引

  • col_level：如果列是多层索引列MultiIndex，则使用此参数；这个参数少用

模拟数据

# 待转换的数据：framedf = pd.DataFrame({"col1":[1,1,1,1,1], "col2":[3,3,3,3,3], "col3":["a","a","a","b","b"]})df

id_vars

value_vars

上面两个参数的同时使用：

同时转换多个列属性：

var_name和value_name

pd.melt(df,id_vars=["col1"],# 不变value_vars=["col3"],# 转变var_name="col4",# 新的列名value_name="col5" # 对应值的新列名)

ignore_index

默认情况下是生成自然索引：

可以改成False，使用原来的索引：

转置函数

pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置

简单转置

模拟了一份数据，查看转置的结果：

使用transpose函数进行转置：

还有另一个方法：先对值values进行转置，再把索引和列名进行交换：

最后看一个简单的案例：

wide_to_long函数

字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式

wide_to_long(df,stubnames,i,j,sep: str = "",suffix: str = "\\d+"

参数的具体解释：

  • df：待转换的数据框

  • stubnames：宽表中列名相同的存根部分

  • i：要用作 id 变量的列

  • j：给长格式的“后缀”列设置 columns

  • sep：设置要删除的分隔符。例如 columns 为 A-2020，则指定 sep=‘-’ 来删除分隔符。默认为空。

  • suffix：通过设置正则表达式取得“后缀”。默认’\d+‘表示取得数字后缀。没有数字的“后缀”可以用’\D+’来取得

模拟数据

转换过程

使用函数实施转换：

设置多层索引

先模拟一份数据：

如果不习惯多层索引，可以转成下面的格式：

sep和suffix

df5 = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3],'b': [1, 2, 2, 3, 1, 2, 3],'stu_one': [2.8, 2.9, 1.8, 1.9, 2.2, 2.3, 2.1],'stu_two': [3.4, 3.8, 2.8, 2.4, 3.3, 3.4, 2.9]})df5

pd.wide_to_long(df5, stubnames='stu', i=['a', 'b'], j='number',sep='_', # 列名中存在连接符时使用；默认为空suffix=r'\w+')# 基于正则表达式的后缀；默认是数字\d+；这里改成\w+，表示字母

爆炸函数-explode

explode(column, ignore_index=False)

这个函数的参数就只有两个：

  • column：待爆炸的元素

  • ignore_index：是否忽略索引；默认是False，保持原来的索引

模拟数据

单个字段爆炸

对单个字段实施爆炸过程，将宽表转成长表：

参数ignore_index

多个字段爆炸

连续对多个字段实施爆炸的过程：

读者解疑

在这里回答一个读者的问题，数据采用模拟的形式。有下面的这样一份数据，需求：

每个shop下每个fruit在各自shop的占比

fruit = pd.DataFrame({"shop":["shop1","shop3","shop2","shop3","shop2","shop1","shop3","shop2","shop3","shop2","shop3","shop2","shop1"],"fruit":["苹果","葡萄","香蕉","苹果", "葡萄","橘子","梨","哈密瓜", "葡萄","香蕉","苹果","葡萄","橘子"],"number":[100,200,340,150,200,300,90,80,340,150,200,300,90]})fruit

首先我们是需要统计每个shop每个fruit的销量

方法1：多步骤

方法1采用的是多步骤解决：

1、每个shop的总销量

2、增加总和shop_sum列

3、生成占比

方法2：使用transform函数