"यदि कोई कर्मचारी अपना काम अच्छी तरह से करना चाहता है, तो उसे पहले अपने औजारों को तेज करना होगा।" - कन्फ्यूशियस, "द एनालेक्ट्स ऑफ कन्फ्यूशियस। लू लिंगगोंग"
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विस्तृत प्रारूप के लिए पांडा लंबे प्रारूप की विस्तृत व्याख्या: चरण-दर-चरण गाइड

2025-05-01 पर पोस्ट किया गया
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] हालाँकि, डेटा को व्यापक प्रारूप में फिर से आकार देना आवश्यक हो जाता है, जहां प्रत्येक पंक्ति दो या दो से अधिक चर से मानों के एक अद्वितीय संयोजन से मेल खाती है। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित लंबे समय-प्रधिरग्र डेटाफ्रेम पर विचार करें:

How to Reshape Data from Long to Wide Format in Pandas: A Step-by-Step Guide

आयात पंडों के रूप में data = pd.dataframe ({{ 'सेल्समैन': ['नॉट', 'नॉट', 'नॉट', 'स्टीव'], 'ऊंचाई': [६, ६, ६, ५], 'उत्पाद': ['बैट', 'बॉल', 'वैंड', 'पेन'], 'मूल्य': [५, १, ३, २] })

Reshaping to Wide Format:

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

Create Long Dataframe:
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]
})

raw_data = { 'रोगी': [1, 1, 1, 2, 2], 'अवलोकन': [1, 2, 3, 1, 2], 'उपचार': [0, 1, 0, 1, 0], 'स्कोर': [6252, 24243, 2345, 2342, 23525] } df = pd.dataframe (raw_data, कॉलम = ['रोगी', 'ऑब्स', 'ट्रीटमेंट', 'स्कोर'])

वांछित वाइड-फॉर्मेट डेटाफ्रेम:

मरीज़ 1 6252.0 24243.0 2345.0 2 2342.0 23525.0 NAN

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