新聞中心
這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格
這篇文章主要講解了“python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格”吧!
創(chuàng)新互聯(lián)公司提供高防服務(wù)器租用、云服務(wù)器、香港服務(wù)器、成都多線機房等
# 加載數(shù)據(jù) import pandas as pd df_old1 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "變一維") df_old1

# 數(shù)據(jù)清洗,把第一列設(shè)為索引列 df_old2 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "變一維",index_col = 0) df_old2

# 重置索引 df_old3 = df_old2.reset_index() df_old3

將列名轉(zhuǎn)換為列數(shù)據(jù)
這里我們需要用到pandas的.melt()函數(shù),melt()是逆轉(zhuǎn)操作函數(shù),可以將列名轉(zhuǎn)換為列數(shù)據(jù)(columns_name → column_values),重構(gòu)DataFrame,用法如下:
data3=data2.melt(id_vars='index', var_name='year',value_name='stu_num') data3 參數(shù)解釋: DataFrame:要處理的數(shù)據(jù)集; id_vars:不需要被轉(zhuǎn)換的列名; value_vars:需要轉(zhuǎn)換的列名,如果剩下的列全部都要轉(zhuǎn)換,就不用寫了; var_name和value_name是自定義設(shè)置對應(yīng)的列名; col_level :如果列是MultiIndex,則使用此級別。
結(jié)果如下:
# 將二維轉(zhuǎn)一維 df_new = df_old3.melt(id_vars = "index",var_name = "年份", value_name = "銷售額") df_new

最后一步到位:
# 一步到位
import pandas as pd
df_melt = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "變一維",index_col = 0).reset_index().melt(id_vars = "index",var_name = "年份",value_name = "銷售額").rename(columns = {"index" : "省份"})
df_melt
感謝各位的閱讀,以上就是“python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章,歡迎關(guān)注!
網(wǎng)站題目:python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格
網(wǎng)站URL:http://www.dlmjj.cn/article/igjhii.html


咨詢
建站咨詢
