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【数据分析面试】56.数据格式转换(Python:melt函数)

2024/12/23 8:47:46 来源:https://blog.csdn.net/WHYbeHERE/article/details/139297505  浏览:    关键词:【数据分析面试】56.数据格式转换(Python:melt函数)

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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。

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