Funkcija Pandas.melt() tiek izmantota atvienot DataFrame no platā formāta uz garo formātu.

Tās galvenais uzdevums ir iemasēt DataFrame tādā formātā, kurā dažas kolonnas ir identifikatora mainīgie, bet pārējās kolonnas tiek uzskatītas par izmērītiem mainīgajiem, kas nav pagrieztas uz rindas asi. Tas atstāj tikai divas kolonnas bez identifikācijas — mainīgo un vērtību.

Sintakse

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

Parametri

rāmis:Tas attiecas uz DataFrame.id_vars [korpuss, saraksts vai ndarray, neobligāts]:Tas attiecas uz kolonnām, kas jāizmanto kā identifikatora mainīgie.value_vars[korpuss, saraksts vai ndarray, neobligāts]:Attiecas uz kolonnām, kuras jāatceļ. Ja tas nav norādīts, izmantojiet visas kolonnas, kas nav iestatītas kā id_vars.var_nosaukums[skalārs]:Attiecas uz nosaukumu, kas jāizmanto kolonnai “mainīgais”. Ja tas ir None, tas izmanto frame.columns.name vai mainīgo.vērtības_nosaukums[skalārs, noklusējuma 'vērtība']:Attiecas uz nosaukumu, kas jāizmanto kolonnai 'vērtība'.col_level [int vai virkne, neobligāti]: tas izmantos šo līmeni, lai izkausētu, ja kolonnas ir MultiIndex.

Atgriežas

Tas atgriež nepagriezto DataFrame kā izvadi.

Piemērs

 # importing pandas as pd import pandas as pd # creating a dataframe info = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Parker', 1: 'Smith', 2: 'John'}, 'Language': {0: 'Python', 1: 'Java', 2: 'C++'}, 'Age': {0: 22, 1: 30, 2: 26}}) # Name is id_vars and Course is value_vars pd.melt(info, id_vars =['Name'], value_vars =['Language']) info 

Izvade

 Name Language Age 0 Parker Python 22 1 Smith Java 30 2 John C++ 26 

Piemērs2

 import pandas as pd info = pd.DataFrame({'A': {0: 'p', 1: 'q', 2: 'r'}, 'B': {0: 40, 1: 55, 2: 25}, 'C': {0: 56, 1: 62, 2: 42}}) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C'], var_name='myVarname', value_name='myValname') 

Izvade

 A myVarname myValname 0 p C 56 1 q C 62 2 r C 42