TechCodeview

Funkcija Pandas.melt() koristi se za unpivot DataFrame iz širokog formata u dugi format.

Njegova je glavna zadaća masirati DataFrame u format u kojem su neki stupci identifikatorske varijable, a preostali stupci se smatraju izmjerenim varijablama, nisu okrenuti prema osi retka. Ostavlja samo dva stupca bez identifikatora, varijablu i vrijednost.

Sintaksa

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

Parametri

okvir:Odnosi se na DataFrame.id_vars[tuple, list, or ndarray, optional]:Odnosi se na stupce koji se koriste kao varijable identifikatora.value_vars[torka, popis ili ndarray, izborno]:Odnosi se na stupce koje treba poništiti. Ako nije navedeno, koristite sve stupce koji nisu postavljeni kao id_vars.var_name[skalar]:Odnosi se na naziv koji se koristi za stupac 'varijable'. Ako je None, koristi frame.columns.name ili 'varijablu'.value_name[skalar, zadana 'vrijednost']:Odnosi se na naziv koji se koristi za stupac 'vrijednost'.col_level[int ili string, izborno]: koristit će ovu razinu za topljenje ako su stupci MultiIndex.

Povratak

Vraća neizokrenuti DataFrame kao izlaz.

Primjer

 # 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 

Izlaz

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

Primjer2

 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') 

Izlaz

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