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Python cudf.melt用法及代码示例

用法:

cudf.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

将 DataFrame 从宽格式转换为长格式,可选择保留标识符变量集。

参数

frameDataFrame
id_vars元组、列表或 ndarray,可选

用作标识符变量的列。默认值:无

value_vars元组、列表或 ndarray,可选

要取消透视的列。默认值:所有未设置为 id_vars 的列。

var_name标量

用于variable 列的名称。默认值:frame.columns.name 或 ‘variable’

value_namestr

用于value 列的名称。默认值:‘value’

返回

outDataFrame

融化的结果

与 Pandas 的区别:
  • 不支持 ‘col_level’,因为 cuDF 没有 multi-index

例子

>>> import cudf
>>> df = cudf.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
...                      'B': [1, 3, 5],
...                      'C': [2, 4, 6]})
>>> df
   A  B  C
0  a  1  2
1  b  3  4
2  c  5  6
>>> cudf.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B'])
   A variable  value
0  a        B      1
1  b        B      3
2  c        B      5
>>> cudf.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
   A variable  value
0  a        B      1
1  b        B      3
2  c        B      5
3  a        C      2
4  b        C      4
5  c        C      6

‘variable’ and ‘value’ 列的名称可以自定义:

>>> cudf.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B'],
...         var_name='myVarname', value_name='myValname')
   A myVarname  myValname
0  a         B          1
1  b         B          3
2  c         B          5

相关用法

注:本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.melt。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。