Python pandas.wide_to_long用法及代碼示例

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

將 DataFrame 從寬格式轉為長格式。

比熔化更不靈活但更多user-friendly。

使用 stubnames ['A', 'B']，此函數期望找到一組或多組列，格式為 A-suffix1、A-suffix2、...、B-suffix1、B-suffix2、... 您指定你想用j(例如j=’year’)在生成的長格式中調用這個後綴

假設這些寬變量的每一行都由i 唯一標識(可以是單個列名或列名列表)

DataFrame 中的所有剩餘變量都保持不變。

參數：

df：DataFrame: wide-format DataFrame
stubnames：str 或 list-like: 存根名稱。假定寬格式變量以存根名稱開頭。
i：str 或 list-like: 用作 id 變量的列。
j：str: sub-observation 變量的名稱。您希望以長格式命名您的後綴。
sep：str，默認“”: 一個字符，表示寬格式中的變量名稱的分隔，要從長格式的名稱中剝離。例如，如果您的列名是 A-suffix1、A-suffix2，則可以通過指定 sep=’-’ 來去除連字符。
suffix：str, 默認‘\d+’: 捕獲所需後綴的正則表達式。 ‘\d+’ 捕獲數字後綴。可以使用否定字符類“\D+”指定沒有數字的後綴。您還可以進一步消除後綴的歧義，例如，如果您的寬變量采用 A-one、B-two、.. 的形式，並且您有一個不相關的列 A-rating，則可以通過指定 suffix=’(!?one|two)’ 忽略最後一個.當所有後綴都是數字時，它們被強製轉換為 int64/float64。

DataFrame: DataFrame 包含每個存根名稱作為變量，具有新索引 (i, j)。

注意：

所有額外的變量都保持不變。這隻是在底層使用pandas.melt，但在典型情況下是hard-coded 來“做正確的事”。

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

具有多個 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

從長到寬隻需要一些創造性地使用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

還處理了不太實用的列名

>>> 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

如果我們有很多列，我們還可以使用正則表達式來查找我們的存根名稱並將該列表傳遞給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數作為後綴。可以使用非整數作為後綴。

>>> 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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.wide_to_long。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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