白云岛资源网 Design By www.pvray.com

我就废话不多说了,还是直接看代码吧!

import pandas as pd
# 伪造一些数据
fake_data = {'subject':['math', 'english'],
      'A': [88, 90],
      'B': [70, 80],
      'C': [60, 78]}

# 宽表
test = pd.DataFrame(fake_data, columns=['subject', 'A', 'B', 'C'])
test
	subject	A	B	C
0	math	88	70	60
1	english	90	80	78

# 转换为窄表
pd.melt(test, id_vars=['subject'])

subject	variable	value
0	math	A	88
1	english	A	90
2	math	B	70
3	english	B	80
4	math	C	60
5	english	C	78

补充知识:pandas从单条目数据集生成宽表

需求

场景

从医院数据库中导出了大量的体检数据,但体检数据表中,每一行代表某人某次体检的某一项体检的结果。目的想将每一个人的每一次体检结果作为一行存储,每一列为体检项。

示例

StuID Type Num 0 111021 Math 89 1 111021 English 93 2 312983 English 91 3 314621 English 82 4 314621 Math 92 5 112341 Math 82

目的:转换成如下表格

StuID English Math 0 111021 93 89 1 312983 91 NaN 2 314621 82 92 3 112341 NaN 82

方案一

pandas使用之宽表变窄表的实现

具体代码如下

#将'B'列的类别调整为行。
#1
num = df[~df.duplicated(subset=['StuID'])].loc[:,'StuID'].to_list()
#2
result_df = pd.DataFrame({'StuID': np.array(num)},columns=['StuID','English','Math'])
#3
for i in df.index:
  t = df.loc[i,'Type']
  num = df.loc[i,'StuID']
  result_df.loc[result_df['StuID'] == num,[t]] = df.loc[i,'Num']
print(result_df)

结果

pandas使用之宽表变窄表的实现

以上这篇pandas使用之宽表变窄表的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

白云岛资源网 Design By www.pvray.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
白云岛资源网 Design By www.pvray.com

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。