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宽数据框和长数据框之间的转换

将宽数据框转换为长数据框,可以使用melt函数,示例如下:

import pandas as pd

wide_df = pd.DataFrame(
    {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
     'math_score': [80, 90, 95],
     'english_score': [85, 87, 92],
     'history_score': [90, 88, 93],
    }
)

long_df = pd.melt(
    wide_df,
    id_vars=["name"],
    value_vars=["math_score", "english_score", "history_score"],
    var_name="subject",
    value_name="score"
)

print(long_df)

输出:

       name        subject  score
0     Alice     math_score     80
1       Bob     math_score     90
2   Charlie     math_score     95
3     Alice  english_score     85
4       Bob  english_score     87
5   Charlie  english_score     92
6     Alice  history_score     90
7       Bob  history_score     88
8   Charlie  history_score     93

将长数据框转换为宽数据框,可以使用pivot函数,示例如下:

import pandas as pd

long_df = pd.DataFrame(
    {'name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
     'subject': ['math_score', 'english_score', 'math_score', 
                 'english_score', 'math_score', 'english_score'],
     'score': [80, 85, 90, 87, 95, 92]
    }
)

wide_df = long_df.pivot(
    index="name",
    columns="subject",
    values="score"
).reset_index()

print(wide_df)

输出:

subject     name  english_score  math_score
0          Alice             85          80
1            Bob             87          90
2        Charlie             92          95
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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干货|字节跳动数据血缘图谱升级方案设计与实现

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