pandas.melt()用於將寬格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為長格式，答案是通過指定id_vars保留標(biāo)識列、value_vars選擇需融化的列、var_name和value_name定義新列名，1. id_vars='Name'表示Name列不變，2. value_vars=['Math','English','Science']指定要融化的列，3. var_name='Subject'設(shè)置原列名的新列名，4. value_name='Score'設(shè)置原值的新列名，最終生成包含Name、Subject和Score三列的長格式數(shù)據(jù)，適用於後續(xù)可視化與分析，該操作在不指定value_vars時(shí)默認(rèn)融化其餘所有列，常用於seaborn繪圖等場景。
pandas.melt()是一個(gè)非常實(shí)用的函數(shù)，用於將寬格式（wide-format）的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為長格式（long-format），在數(shù)據(jù)清洗和可視化前處理中經(jīng)常用到。下面通過一個(gè)簡單的例子來說明melt的用法。
假設(shè)有以下寬格式數(shù)據(jù)：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Math': [85, 90, 78],
'English': [88, 75, 82],
'Science': [92, 85, 80]
})
print(df)輸出：
Name Math English Science 0 Alice 85 88 92 1 Bob 90 75 85 2 Charlie 78 82 80
這個(gè)表中，每門課程是一個(gè)列，數(shù)據(jù)是“寬”的。如果我們想把它變成“科目”和“分?jǐn)?shù)”兩列，方便後續(xù)繪圖或分析，就可以用melt 。
使用melt()轉(zhuǎn)成長格式
df_melted = pd.melt(
df,
id_vars='Name', # 保留不變的列（標(biāo)識變量）
value_vars=['Math', 'English', 'Science'], # 要“融化”的列var_name='Subject', # 新的變量名列名value_name='Score' # 新的值列名)
print(df_melted)輸出：
Name Subject Score 0 Alice Math 85 1 Bob Math 90 2 Charlie Math 78 3 Alice English 88 4 Bob English 75 5 Charlie English 82 6 Alice Science 92 7 Bob Science 85 8 Charlie Science 80
參數(shù)說明
id_vars: 不被融化的列，作為標(biāo)識（如這裡的Name）-
value_vars: 需要融化的列（可選，如果不填，默認(rèn)是除id_vars外的所有列） -
var_name: 融化後，原列名變成的變量名（默認(rèn)是variable） -
value_name: 融化後，原值對應(yīng)的列名（默認(rèn)是value）
? 小技巧：如果你不指定
value_vars，pandas 會(huì)自動(dòng)把除了id_vars之外的列都融化。
例如：
df_melted = pd.melt(df, id_vars='Name')
效果和上面一樣。
實(shí)際應(yīng)用場景
- 做柱狀圖/折線圖時(shí)，seaborn 等庫通常要求數(shù)據(jù)是長格式
- 比較不同科目的成績分佈
- 時(shí)間序列數(shù)據(jù)從多列合併為時(shí)間值的結(jié)構(gòu)
例如用seaborn 畫圖：
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.barplot(data=df_melted, x='Name', y='Score', hue='Subject') plt.show()
基本上就這些。 melt不復(fù)雜，但特別實(shí)用，尤其當(dāng)你面對“一列一個(gè)變量”的寬表時(shí)，一melt 就清爽了。
以上是python pandas融化示例的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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