题目

给定一个df，包含ABCDE多个列。请编写一个 Python 程序，将列 ‘D’ 和 ‘E’ 转换为长格式，并使用 ‘A’、‘B’ 和 ‘C’ 作为标识符。

换句话说，将数据中的D、E两列转换为行，使数据从宽变长。

示例：

输入：

df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'E': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

输出：

      A    B  C variable  value
0   foo  one  x        D      1
1   foo  one  y        D      2
2   foo  two  x        D      3
3   bar  two  y        D      4
4   bar  one  x        D      5
5   bar  one  y        D      6
6   foo  one  x        E     10
7   foo  one  y        E     20
8   foo  two  x        E     30
9   bar  two  y        E     40
10  bar  one  x        E     50
11  bar  one  y        E     60

答案

解题思路

要将 DataFrame 从宽格式转换为长格式，我们可以使用 Pandas 提供的 melt() 函数。该函数通过将指定的列从宽格式转换为长格式，使数据更适合进一步处理或可视化。

答案代码

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'E': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# 使用 melt 函数将 DataFrame 从宽格式转换为长格式
df_melted = df.melt(id_vars=['A', 'B', 'C'], value_vars=['D', 'E'])

print(df_melted)

代码解释

• 使用 df.melt(id_vars=['A', 'B', 'C'], value_vars=['D', 'E']) 将列 D 和 E 从宽格式转换为长格式。
• 列 ‘D’ 和 ‘E’ 已被旋转，它们的值被列在 ‘value’ 列中。对应的列名（‘D’ 或 ‘E’）被列在 ‘variable’ 列中。

更多详细答案可查看🔍 原文链接 或 关注公众号查阅。