pandas如何优雅的列转行及行转列详解

时间：2023-01-01 12:42:44|栏目：Python代码|点击：次

一、列转行

1、背景描述

在日常处理数据过程中，你们可能会经常遇到这种类型的数据：

而我们用pandas进行统计分析时，往往需要将结果转换成以下类型的数据：

2.方法描述

准备数据

df = pd.DataFrame({'姓名': ['A','B','C'],
                  '英语':[90,60,70],
                  '数学':[80,98,80],
                  '语文':[85,90,75]})

这个实现的方法有多种形式，这里集中进行展示

2.1 方法1

tmp=df.set_index(['姓名']).stack()
tmp2=tmp.rename_axis(index=['姓名','科目'])
tmp2.name='分数'
tmp2.reset_index()

2.2 方法2

tmp=df.set_index(['姓名']).stack()
tmp.index.names=['姓名','科目']
tmp.reset_index(name='分数')

2.3 方法3

tmp=df.set_index(['姓名']).stack().reset_index()
tmp.columns=['姓名','科目','分数']

2.4 方法4

tmp=pd.melt(df,id_vars='姓名',var_name='科目',value_name='分数')

3 思考与总结

通过上述的对比，相信各位已经明白其中的厉害之处了，下面就来重点讲解一下melt这个函数。melt函数共有以下几个：

frame: 需要处理的数据帧id_vars: 不需要做列转行处理的字段，如果不设置该字段则默认会对所有列进行处理value_vars: 需要做列转行的字段，不指定则不处理var_name: 列转行处理后，生成字段列，对列转行之前的字段名称进行重命名value_name: 列转行处理后，生成数值列，对列转行之前的数值进行命名col_level: 指定具体的列名等级，通常在有多级列名时使用。

4 思维延伸

4.1 例子1

转换前：

转换后：

实现的1种方法：

#准备数据
df2 = pd.DataFrame({'姓名': ['A', 'B', 'C'],
                    '班级':[1,2,1],
                    '期中考试-英语': [90, 60, 70],
                    '期中考试-数学': [80, 98, 80],
                    '期中考试-语文': [85, 90, 75],
                    '期末考试-英语': [92, 63, 76],
                    '期末考试-数学': [85,100, 89],
                    '期末考试-语文': [87, 91, 80]})
#实现部分
t1=pd.melt(df2, id_vars=['姓名','班级'],  var_name='科目', value_name='分数')
t2=t1.set_index(['姓名','班级','分数'])['科目'].str.split('-',expand=True).reset_index()
t2.set_index(['姓名','班级',0,1]).unstack().reset_index().rename_axis()
t3=t2.set_index(['姓名','班级',0,1]).unstack()
t3.columns=t3.columns.droplevel(0)
result=t3.rename_axis(columns=None).reset_index().rename(columns={0:'考试类型'})
result

4.2 例子2

转换前：

转换后：

实现方法举例：

pd.lreshape(df2,{'英语':['期中考试-英语','期末考试-英语'],
                '数学':['期中考试-数学','期末考试-数学'],
                '语文':['期中考试-语文','期末考试-语文']})

二、行转列

在一中，我们已经完成了对于列转行的任务，即将本文一中的多列df转为tmp，那现在假如需要进行列转行又该如何操作呢？

1.准备数据

tmp=pd.DataFrame({'姓名':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
             '科目':['英语', '英语', '英语', '数学', '数学', '数学', '语文', '语文', '语文'],
             '分数':[90, 60, 70, 80, 98, 80, 85, 90, 75]})
tmp

2.行转列实现

2.1 方法1

tmp2=tmp.set_index(['姓名','科目'])['分数'].unstack()
df=tmp2.rename_axis(columns=None).reset_index()

2.2 方法2

tmp2=tmp.set_index(['姓名','科目'])['分数'].unstack()
df=tmp2.rename_axis(columns=None).reset_index()

2.3 方法3

df=tmp.pivot(index='姓名',columns='科目',values='分数').rename_axis(columns=None).reset_index()

3.思考与总结

从行转列的例子中，我们可以发现核心的函数是unstack。unstack是将多重索引形式的数据，转换为标准表格形式的数据，unstack主要由两个参数组成：

level ：要取消堆叠的索引级别，可以传递级别名称。默认参数为-1，例子中为科目，即最后一个索引fill_value ：如果取消堆叠后有缺失数据，会以固定字符进行填充。

三、行列转换(长宽互换)

(1) stack和unstack

California   2000 33871648 

                2010 37253956 

New York  2000 18976457 

                2010 19378102 

Texas        2000 20851820 

                2010 25145561

以上述数据为例

new_df = pop.unstack()

new_df

unstack() 方法可以快速将一个多级索引的 Series 转化为普通索引的 DataFrame,stack则可以实现将列转化为索引。

来看个实际的行列互换的例子

列转行

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/pew.csv')

df.head(10)

df = df.set_index('religion') #先把religion设为索引

df = df.stack() #将列转化为二级索引

df.index = df.index.rename('income', level=1) #二级索引命命

df.name = 'frequency'

df = df.reset_index() #将索引转化为Series

df.head(10)