переселение данных от долгого до широкого в пандах: Комплексное руководство

многие наборы изначально хранятся в длинном формате, где каждая строка представляет единое наблюдение, и множественные переменные перечислены как столбцы. Тем не менее, часто становится необходимым изменить данные в широкий формат, где каждая строка соответствует уникальной комбинации значений из двух или более переменных.

Выпуск: Преобразование данных из длинных в широкое формат может быть громоздкой задачей в пандах, особенно при использовании методов Melt/Stack/unsuck. Например, рассмотрим следующий длинноформатный данных 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]
})

пересекающий в широкий формат:

, чтобы изменить данные в широкий формат, мы можем использовать решение Криса Альбона:

raveframe:

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 to wide:

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

obs 1 2 3 пациент 1 6252.0 24243.0 2345.0 2 2342.0 23525.0 NAN