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pandas使用之宽表变窄表的实现
站长资源 2024/11/25 佚名
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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。

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