Daten von lang bis breit in Pandas: Ein umfassender Handbuch

Viele Datensätze werden ursprünglich in langem Format gespeichert, wobei jede Zeile eine einzige Beobachtung darstellt und mehrere Variablen als Kolumnen aufgeführt werden. Es wird jedoch häufig notwendig, die Daten in ein breites Format umzuwandeln, wobei jede Zeile einer eindeutigen Kombination von Werten aus zwei oder mehr Variablen entspricht.

Ausgabe: Transformationsdaten von langem in weitem Format können eine Unmengenaufgabe in Pandas sein, insbesondere bei der Verwendung des Schmelzes/stapeln Methoden. Betrachten Sie zum Beispiel den folgenden Langformat-Datenfreame:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Salesman': ['Knut', 'Knut', 'Knut', 'Steve'],
    'Height': [6, 6, 6, 5],
    'product': ['bat', 'ball', 'wand', 'pen'],
    'price': [5, 1, 3, 2]
})

Reshaping to Wide Format:

To reshape the data into wide format, we can utilize Chris Albon's solution:

Create Long Dataframe:

raw_data = {
    'patient': [1, 1, 1, 2, 2],
    'obs': [1, 2, 3, 1, 2],
    'treatment': [0, 1, 0, 1, 0],
    'score': [6252, 24243, 2345, 2342, 23525]
}

df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['patient', 'obs', 'treatment', 'score'])

reshape bis breit:

df.pivot(index='patient', columns='obs', values='score')