Funcția Pandas.melt() este folosită pentru unpivot DataFrame de la un format larg la un format lung.

dactilografiat pentru fiecare

Sarcina sa principală este de a masa un DataFrame într-un format în care unele coloane sunt variabile identificatoare, iar coloanele rămase sunt considerate variabile măsurate, sunt nepivotate pe axa rândurilor. Lasă doar două coloane neidentificatoare, variabilă și valoare.

Sintaxă

 pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None) 

Parametrii

cadru:Se referă la DataFrame.id_vars[tuplu, listă sau ndarray, opțional]:Se referă la coloanele de utilizat ca variabile identificatoare.value_vars[tuplu, listă sau ndarray, opțional]:Se referă la coloane pentru deblocare. Dacă nu este specificat, utilizați toate coloanele care nu sunt setate ca id_vars.var_name[scalar]:Se referă la un nume de utilizat pentru coloana „variabilă”. Dacă este None, folosește frame.columns.name sau „variable”.value_name[scalar, „valoare” implicită]:Se referă la un nume de utilizat pentru coloana „valoare”.col_level[int sau șir, opțional]: va folosi acest nivel pentru a se topi dacă coloanele sunt MultiIndex.

Se intoarce

Returnează DataFrame nepivotat ca rezultat.

Exemplu

 # importing pandas as pd import pandas as pd # creating a dataframe info = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Parker', 1: 'Smith', 2: 'John'}, 'Language': {0: 'Python', 1: 'Java', 2: 'C++'}, 'Age': {0: 22, 1: 30, 2: 26}}) # Name is id_vars and Course is value_vars pd.melt(info, id_vars =['Name'], value_vars =['Language']) info 

Ieșire

 Name Language Age 0 Parker Python 22 1 Smith Java 30 2 John C++ 26 

Exemplul 2

 import pandas as pd info = pd.DataFrame({'A': {0: 'p', 1: 'q', 2: 'r'}, 'B': {0: 40, 1: 55, 2: 25}, 'C': {0: 56, 1: 62, 2: 42}}) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C'], var_name='myVarname', value_name='myValname') 

Ieșire

 A myVarname myValname 0 p C 56 1 q C 62 2 r C 42