第188个小例子：melt透视数据小技巧
编辑日期: 2024-11-28 文章阅读: 次
@author jackzhenguo
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@version
@date 2020/03/26
第188个小例子：melt透视数据小技巧
melt 方法固定某列为一个维度，组合其他列名为另一个维度，实现宽表融化为长表：
zip_code factory warehouse retail
0 12345 100 200 1
1 56789 400 300 2
2 101112 500 400 3
3 131415 600 500 4
固定列zip_code，组合factory，warehouse，retail 三个列名为一个维度，按照这种方法凑齐两个维度后，数据一定变长。
pandas 的 melt 方法演示如下：
In [49]: df = df.melt(id_vars = "zip_code")
若melt方法，参数value_vars不赋值，默认剩余所有列都是value_vars，所以结果如下：
zip_code variable value
0 12345 factory 100
1 56789 factory 400
2 101112 factory 500
3 131415 factory 600
4 12345 warehouse 200
5 56789 warehouse 300
6 101112 warehouse 400
7 131415 warehouse 500
8 12345 retail 1
9 56789 retail 2
10 101112 retail 3
11 131415 retail 4
若只想查看 factory 和 retail，则 value_vars 赋值为它们即可：
In [62]: df_melt2 = df.melt(id_vars = "zip_code",value_vars=['factory','reta
...: il'])
结果：
zip_code variable value
0 12345 factory 100
1 56789 factory 400
2 101112 factory 500
3 131415 factory 600
4 12345 retail 1
5 56789 retail 2
6 101112 retail 3
7 131415 retail 4
melt 透视数据后，因为组合多个列为1列，所以数据一定变长。
