Unpivoting pandas dataframe [duplicate]
«Slicing» - это то, где вы назначаете объект производного класса экземпляру базового класса, тем самым теряя часть информации - часть его «нарезана».
Например,
class A {
int foo;
};
class B : public A {
int bar;
};
Итак, объект типа B имеет два элемента данных: foo и bar.
Тогда, если вы должны были написать это:
B b;
A a = b;
Затем информация в b о члене bar теряется в a.
2 ответа
Вам просто нужно сделать df.unstack(), и это создаст MultiIndexed Series с месяцем как первый уровень и год как индекс второго уровня. Если вы хотите, чтобы они были столбцами, тогда просто вызывайте reset_index() после этого.
>>> df
Jan Feb
2001 3 4
2002 2 7
>>> df.unstack()
Jan 2001 3
2002 2
Feb 2001 4
2002 7
>>> df = df.unstack().reset_index(name='value')
>>> df
level_0 level_1 value
0 Jan 2001 3
1 Jan 2002 2
2 Feb 2001 4
3 Feb 2002 7
>>> df.rename(columns={'level_0': 'month', 'level_1': 'year'}, inplace=True)
>>> df
month year value
0 Jan 2001 3
1 Jan 2002 2
2 Feb 2001 4
3 Feb 2002 7
Другим решением было бы использовать pandas.melt, чтобы избежать ненужного создания MultiIndex, хотя это не , что дорого, если ваш кадр мал, и с моим решением вам все равно нужно создать временный для «расплавленных» данных. Чувства melt предполагают, что оба id_vars и value копируются, поскольку создание id_vars использует tile и value создание использует df.values.ravel('F'), которое, я считаю, делает копию, если ваши данные не в порядке Fortran ,
EDIT: Я не совсем уверен, когда копия создается, когда вызывается ravel, поскольку параметр order указывает только, как вы хотите, чтобы ваши данные читали и docstring говорит, что копия делается только при необходимости.
In [99]: mons
Out[99]:
['Jan',
'Feb',
'Mar',
'Apr',
'May',
'Jun',
'Jul',
'Aug',
'Sep',
'Oct',
'Nov',
'Dec']
In [100]: df = DataFrame(randn(201, len(mons)), columns=mons, index=map(str, arange(1901, 2102)))
In [101]: df.head()
Out[101]:
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct \
1901 1.141 -0.270 0.329 0.214 -1.030 0.324 -1.448 2.003 -0.061 0.477
1902 0.136 0.151 0.447 -0.493 1.329 1.410 0.020 -0.705 0.870 0.478
1903 -0.000 0.689 1.768 -0.057 -1.471 0.515 -0.315 0.703 2.511 0.592
1904 1.199 1.246 -0.255 0.182 -0.454 -0.452 1.074 0.178 2.495 -0.543
1905 1.073 1.375 -1.837 1.048 -0.139 -0.273 -0.958 -1.164 -1.012 0.950
Nov Dec
1901 0.102 0.122
1902 2.941 0.654
1903 0.347 -1.636
1904 -0.047 0.457
1905 1.277 -0.284
In [102]: df.reset_index(inplace=True)
In [103]: df.head()
Out[103]:
index Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct \
0 1901 1.141 -0.270 0.329 0.214 -1.030 0.324 -1.448 2.003 -0.061 0.477
1 1902 0.136 0.151 0.447 -0.493 1.329 1.410 0.020 -0.705 0.870 0.478
2 1903 -0.000 0.689 1.768 -0.057 -1.471 0.515 -0.315 0.703 2.511 0.592
3 1904 1.199 1.246 -0.255 0.182 -0.454 -0.452 1.074 0.178 2.495 -0.543
4 1905 1.073 1.375 -1.837 1.048 -0.139 -0.273 -0.958 -1.164 -1.012 0.950
Nov Dec
0 0.102 0.122
1 2.941 0.654
2 0.347 -1.636
3 -0.047 0.457
4 1.277 -0.284
In [104]: res = pd.melt(df, id_vars=['index'], var_name=['months'])
In [105]: res['date'] = res['months'] + ' ' + res['index']
In [106]: res.head()
Out[106]:
index months value date
0 1901 Jan 1.141 Jan 1901
1 1902 Jan 0.136 Jan 1902
2 1903 Jan -0.000 Jan 1903
3 1904 Jan 1.199 Jan 1904
4 1905 Jan 1.073 Jan 1905
-
1
-
2