Python pandas.wide_to_long用法及代码示例

用法: pandas.wide_to_long(df, stubnames, i, j, sep='', suffix='\\d+')

将 DataFrame 从宽格式转为长格式。

比熔化更不灵活但更多user-friendly。

使用 stubnames ['A', 'B']，此函数期望找到一组或多组列，格式为 A-suffix1、A-suffix2、...、B-suffix1、B-suffix2、... 您指定你想用j(例如j=’year’)在生成的长格式中调用这个后缀

假设这些宽变量的每一行都由i 唯一标识(可以是单个列名或列名列表)

DataFrame 中的所有剩余变量都保持不变。

参数：

df：DataFrame: wide-format DataFrame
stubnames：str 或 list-like: 存根名称。假定宽格式变量以存根名称开头。
i：str 或 list-like: 用作 id 变量的列。
j：str: sub-observation 变量的名称。您希望以长格式命名您的后缀。
sep：str，默认“”: 一个字符，表示宽格式中的变量名称的分隔，要从长格式的名称中剥离。例如，如果您的列名是 A-suffix1、A-suffix2，则可以通过指定 sep=’-’ 来去除连字符。
suffix：str, 默认‘\d+’: 捕获所需后缀的正则表达式。 ‘\d+’ 捕获数字后缀。可以使用否定字符类“\D+”指定没有数字的后缀。您还可以进一步消除后缀的歧义，例如，如果您的宽变量采用 A-one、B-two、.. 的形式，并且您有一个不相关的列 A-rating，则可以通过指定 suffix=’(!?one|two)’ 忽略最后一个.当所有后缀都是数字时，它们被强制转换为 int64/float64。

DataFrame: DataFrame 包含每个存根名称作为变量，具有新索引 (i, j)。

注意：

所有额外的变量都保持不变。这只是在底层使用pandas.melt，但在典型情况下是hard-coded 来“做正确的事”。

例子：

>>> np.random.seed(123)
>>> df = pd.DataFrame({"A1970" : {0 : "a", 1 : "b", 2 : "c"},
...                    "A1980" : {0 : "d", 1 : "e", 2 : "f"},
...                    "B1970" : {0 : 2.5, 1 : 1.2, 2 : .7},
...                    "B1980" : {0 : 3.2, 1 : 1.3, 2 : .1},
...                    "X"     : dict(zip(range(3), np.random.randn(3)))
...                   })
>>> df["id"] = df.index
>>> df
  A1970 A1980  B1970  B1980         X  id
0     a     d    2.5    3.2 -1.085631   0
1     b     e    1.2    1.3  0.997345   1
2     c     f    0.7    0.1  0.282978   2
>>> pd.wide_to_long(df, ["A", "B"], i="id", j="year")
... 
                X  A    B
id year
0  1970 -1.085631  a  2.5
1  1970  0.997345  b  1.2
2  1970  0.282978  c  0.7
0  1980 -1.085631  d  3.2
1  1980  0.997345  e  1.3
2  1980  0.282978  f  0.1

具有多个 id 列

>>> df = pd.DataFrame({
...     'famid': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
...     'birth': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
...     'ht1': [2.8, 2.9, 2.2, 2, 1.8, 1.9, 2.2, 2.3, 2.1],
...     'ht2': [3.4, 3.8, 2.9, 3.2, 2.8, 2.4, 3.3, 3.4, 2.9]
... })
>>> df
   famid  birth  ht1  ht2
0      1      1  2.8  3.4
1      1      2  2.9  3.8
2      1      3  2.2  2.9
3      2      1  2.0  3.2
4      2      2  1.8  2.8
5      2      3  1.9  2.4
6      3      1  2.2  3.3
7      3      2  2.3  3.4
8      3      3  2.1  2.9
>>> l = pd.wide_to_long(df, stubnames='ht', i=['famid', 'birth'], j='age')
>>> l
... 
                  ht
famid birth age
1     1     1    2.8
            2    3.4
      2     1    2.9
            2    3.8
      3     1    2.2
            2    2.9
2     1     1    2.0
            2    3.2
      2     1    1.8
            2    2.8
      3     1    1.9
            2    2.4
3     1     1    2.2
            2    3.3
      2     1    2.3
            2    3.4
      3     1    2.1
            2    2.9

从长到宽只需要一些创造性地使用unstack

>>> w = l.unstack()
>>> w.columns = w.columns.map('{0[0]}{0[1]}'.format)
>>> w.reset_index()
   famid  birth  ht1  ht2
0      1      1  2.8  3.4
1      1      2  2.9  3.8
2      1      3  2.2  2.9
3      2      1  2.0  3.2
4      2      2  1.8  2.8
5      2      3  1.9  2.4
6      3      1  2.2  3.3
7      3      2  2.3  3.4
8      3      3  2.1  2.9

还处理了不太实用的列名

>>> np.random.seed(0)
>>> df = pd.DataFrame({'A(weekly)-2010': np.random.rand(3),
...                    'A(weekly)-2011': np.random.rand(3),
...                    'B(weekly)-2010': np.random.rand(3),
...                    'B(weekly)-2011': np.random.rand(3),
...                    'X' : np.random.randint(3, size=3)})
>>> df['id'] = df.index
>>> df 
   A(weekly)-2010  A(weekly)-2011  B(weekly)-2010  B(weekly)-2011  X  id
0        0.548814        0.544883        0.437587        0.383442  0   0
1        0.715189        0.423655        0.891773        0.791725  1   1
2        0.602763        0.645894        0.963663        0.528895  1   2

>>> pd.wide_to_long(df, ['A(weekly)', 'B(weekly)'], i='id',
...                 j='year', sep='-')
... 
         X  A(weekly)  B(weekly)
id year
0  2010  0   0.548814   0.437587
1  2010  1   0.715189   0.891773
2  2010  1   0.602763   0.963663
0  2011  0   0.544883   0.383442
1  2011  1   0.423655   0.791725
2  2011  1   0.645894   0.528895

如果我们有很多列，我们还可以使用正则表达式来查找我们的存根名称并将该列表传递给wide_to_long

>>> stubnames = sorted(
...     set([match[0] for match in df.columns.str.findall(
...         r'[A-B]\(.*\)').values if match != []])
... )
>>> list(stubnames)
['A(weekly)', 'B(weekly)']

以上所有示例都有整数作为后缀。可以使用非整数作为后缀。

>>> df = pd.DataFrame({
...     'famid': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
...     'birth': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
...     'ht_one': [2.8, 2.9, 2.2, 2, 1.8, 1.9, 2.2, 2.3, 2.1],
...     'ht_two': [3.4, 3.8, 2.9, 3.2, 2.8, 2.4, 3.3, 3.4, 2.9]
... })
>>> df
   famid  birth  ht_one  ht_two
0      1      1     2.8     3.4
1      1      2     2.9     3.8
2      1      3     2.2     2.9
3      2      1     2.0     3.2
4      2      2     1.8     2.8
5      2      3     1.9     2.4
6      3      1     2.2     3.3
7      3      2     2.3     3.4
8      3      3     2.1     2.9

>>> l = pd.wide_to_long(df, stubnames='ht', i=['famid', 'birth'], j='age',
...                     sep='_', suffix=r'\w+')
>>> l
... 
                  ht
famid birth age
1     1     one  2.8
            two  3.4
      2     one  2.9
            two  3.8
      3     one  2.2
            two  2.9
2     1     one  2.0
            two  3.2
      2     one  1.8
            two  2.8
      3     one  1.9
            two  2.4
3     1     one  2.2
            two  3.3
      2     one  2.3
            two  3.4
      3     one  2.1
            two  2.9

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.wide_to_long。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。

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