Python使用melt和pivot實現(xiàn)DataFrame格式轉換
引言
大家好，在數(shù)據(jù)處理與分析中，經常遇到數(shù)據(jù)需要進行格式轉換的情況，例如將數(shù)據(jù)從寬表格式轉換為長表格式，或將數(shù)據(jù)重新分組匯總。Pandas提供了豐富的reshape操作，尤其是melt和pivot這兩個函數(shù)，使得DataFrame可以在寬表與長表之間高效轉換。通過合理使用melt和pivot，可以在數(shù)據(jù)清洗、特征工程等環(huán)節(jié)中極大地提升工作效率。
1. melt操作：寬表轉換為長表
1.1 melt的基本語法
在Pandas中，melt和pivot函數(shù)用于重塑DataFrame的結構，melt用于將寬表格式轉換為長表格式，通常用于將多列數(shù)據(jù)合并到一列中，pivot用于將長表格式轉換為寬表格式，通常用于將唯一值展開為多列。
melt函數(shù)的基本語法如下：
pd.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value')
frame：要轉換的DataFrame。
id_vars：不需要被轉換的列，這些列將在轉換后的DataFrame中保持不變。
value_vars：需要被轉換的列，默認會轉換除id_vars以外的所有列。
var_name：在轉換后的DataFrame中，新列的列名，表示變量名。
value_name：在轉換后的DataFrame中，新列的列名，表示變量值。
1.2 將寬表轉換為長表
以下是一個包含學生成績的寬表數(shù)據(jù)，希望將其轉換為長表格式，以便分析各科成績。
import pandas as pd
# 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)
data = {
'姓名': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'數(shù)學': [85, 90, 95],
'英語': [78, 82, 88],
'物理': [92, 87, 94]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始數(shù)據(jù)：\n", df)原始數(shù)據(jù)如下：
姓名 數(shù)學 英語 物理 0 Alice 85 78 92 1 Bob 90 82 87 2 Charlie 95 88 94
1.3 使用melt將寬表轉換為長表
希望將每個學生的成績數(shù)據(jù)重塑為包含姓名、科目和分數(shù)的長表格式?？梢允褂?code>melt實現(xiàn)：
# 使用 melt 將寬表轉換為長表
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['姓名'], var_name='科目', value_name='分數(shù)')
print("長表格式數(shù)據(jù)：\n", melted_df)轉換后的數(shù)據(jù)如下：
姓名 科目 分數(shù) 0 Alice 數(shù)學 85 1 Bob 數(shù)學 90 2 Charlie 數(shù)學 95 3 Alice 英語 78 4 Bob 英語 82 5 Charlie 英語 88 6 Alice 物理 92 7 Bob 物理 87 8 Charlie 物理 94
通過melt操作，將每個學生的成績展開為按姓名和科目分組的長表格式，使得分析更加靈活。
1.4 melt高級應用：篩選特定列
在某些情況下，只想轉換特定的列，而不需要轉換所有列。
可以通過value_vars參數(shù)指定需要轉換的列，例如只轉換數(shù)學和英語成績：
melted_df_filtered = pd.melt(df, id_vars=['姓名'], value_vars=['數(shù)學', '英語'], var_name='科目', value_name='分數(shù)')
print("篩選后的長表格式數(shù)據(jù)：\n", melted_df_filtered)結果如下：
姓名 科目 分數(shù) 0 Alice 數(shù)學 85 1 Bob 數(shù)學 90 2 Charlie 數(shù)學 95 3 Alice 英語 78 4 Bob 英語 82 5 Charlie 英語 88
通過指定value_vars參數(shù)，將寬表部分轉換為長表，保留了物理成績列未被轉換。
2. pivot操作：長表轉換為寬表
2.1 pivot的基本語法
pivot函數(shù)的基本語法如下：
pd.pivot(data, index, columns, values)
data：要轉換的DataFrame。
index：用于透視表的行索引。
columns：用于透視表的列索引。
values：需要在透視表中顯示的數(shù)據(jù)。
2.2 將長表轉換為寬表
假設已經將學生成績的數(shù)據(jù)轉換為長表格式，現(xiàn)在希望將其還原為寬表：
# 使用 pivot 將長表轉換為寬表
pivot_df = melted_df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='分數(shù)')
print("還原后的寬表格式數(shù)據(jù)：\n", pivot_df)結果如下：
科目 數(shù)學 英語 物理 姓名 Alice 85 78 92 Bob 90 82 87 Charlie 95 88 94
通過pivot操作，將每個學生的各科成績還原為原始寬表格式。
2.3 pivot的高級應用：多級索引
在復雜的數(shù)據(jù)場景中，可能需要在行或列上使用多級索引。例如，如果數(shù)據(jù)中包含時間信息，可以創(chuàng)建多級索引以展示不同時間的成績變化。
假設數(shù)據(jù)包含學生、科目和學期信息，我們可以通過pivot實現(xiàn)多級索引的透視表：
# 創(chuàng)建包含學期信息的數(shù)據(jù)
data = {
'姓名': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob'],
'科目': ['數(shù)學', '英語', '數(shù)學', '英語'],
'學期': ['第一學期', '第二學期', '第一學期', '第二學期'],
'分數(shù)': [85, 88, 90, 85]
}
df_multi = pd.DataFrame(data)
# 使用 pivot 創(chuàng)建多級索引的寬表
pivot_multi = df_multi.pivot(index='姓名', columns=['科目', '學期'], values='分數(shù)')
print("多級索引的寬表格式數(shù)據(jù)：\n", pivot_multi)結果如下：
科目 數(shù)學 英語 學期 第一學期 第二學期 第一學期 第二學期 姓名 Alice 85 88 NaN 88 Bob 90 NaN 85 85
通過多級索引，可以在行列上展示更多的維度信息，使數(shù)據(jù)結構更直觀。
3. pivot_table：支持聚合的長表到寬表轉換
pivot只支持唯一值轉換，但如果需要在轉換過程中進行聚合，可以使用pivot_table函數(shù)。pivot_table允許對值進行聚合操作，例如求和、均值等。
假設數(shù)據(jù)中包含多行同一學生的成績，可以使用pivot_table進行聚合：
data = {
'姓名': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
'科目': ['數(shù)學', '數(shù)學', '英語', '英語', '物理', '物理'],
'分數(shù)': [85, 90, 82, 88, 94, 96]
}
df_agg = pd.DataFrame(data)
# 使用 pivot_table 進行均值聚合
pivot_agg = pd.pivot_table(df_agg, index='姓名', columns='科目', values='分數(shù)', aggfunc='mean')
print("聚合后的寬表格式數(shù)據(jù)：\n", pivot_agg)結果如下：
科目 數(shù)學 英語 物理 姓名 Alice 87.5 NaN NaN Bob NaN 85.0 NaN Charlie NaN NaN 95.0
分的聚合計算，并生成了一個按學生和科目分組的寬表格式。pivot_table提供了靈活的聚合功能，使得數(shù)據(jù)轉換和統(tǒng)計計算可以同步進行，非常適合多維度、多層級的數(shù)據(jù)分析。
4. melt與pivot的組合使用
在實際的數(shù)據(jù)處理過程中，melt與pivot常常結合使用，可以在寬表與長表之間來回轉換。例如，數(shù)據(jù)可能在某個環(huán)節(jié)需要以長表格式進行某些計算處理，然后再轉換回寬表格式進行展示。
假設有一個原始的寬表格式數(shù)據(jù)，表示每個學生每月的消費記錄。想要通過melt將數(shù)據(jù)轉換為長表格式以便計算每個學生的消費總額，再通過pivot將結果還原為寬表格式。
# 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)
data = {
'姓名': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'1月': [200, 150, 300],
'2月': [180, 200, 250],
'3月': [220, 170, 280]
}
df_expense = pd.DataFrame(data)
print("原始數(shù)據(jù)：\n", df_expense)原始數(shù)據(jù)如下：
姓名 1月 2月 3月 0 Alice 200 180 220 1 Bob 150 200 170 2 Charlie 300 250 280
使用melt將數(shù)據(jù)轉換為長表格式：
# 使用 melt 將寬表轉換為長表
melted_expense = pd.melt(df_expense, id_vars=['姓名'], var_name='月份', value_name='消費額')
print("長表格式數(shù)據(jù)：\n", melted_expense)轉換后的長表數(shù)據(jù)：
姓名 月份 消費額 0 Alice 1月 200 1 Bob 1月 150 2 Charlie 1月 300 3 Alice 2月 180 4 Bob 2月 200 5 Charlie 2月 250 6 Alice 3月 220 7 Bob 3月 170 8 Charlie 3月 280
假設已經對長表數(shù)據(jù)進行了處理或分析，現(xiàn)在需要將其還原為寬表格式。
# 使用 pivot 將長表轉換為寬表
pivot_expense = melted_expense.pivot(index='姓名', columns='月份', values='消費額')
print("還原后的寬表格式數(shù)據(jù)：\n", pivot_expense)還原后的寬表數(shù)據(jù)：
月份 1月 2月 3月 姓名 Alice 200 180 220 Bob 150 200 170 Charlie 300 250 280
通過這種方式，可以在需要時靈活地在寬表和長表之間轉換，使數(shù)據(jù)清洗和分析過程更加高效和清晰。
melt和pivot是Pandas中強大的reshape工具，能夠有效在寬表和長表之間進行轉換。通過melt可以將數(shù)據(jù)轉換為更易分析的長表格式，而pivot可以將長表轉換為更具可讀性的寬表格式。無論是處理多維度數(shù)據(jù)，還是生成多層次的匯總表，melt和pivot都能大大提升數(shù)據(jù)分析的靈活性和效率。
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