背景 最近，后台运维要求导出的 Excel文件，对于时间的筛选，能满足年份、月份的选择 通过了解，发现： 先前导出的文件，默认列数据都是字符串（文本）格式 同时，因为用的是 Laravel-excel...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 提示 1....根据实际操作，发现，对于下单日期的写入，需计算从 1900-01-01到目标日期的天数 2. 但是，还需多添加两天（容错处理） 3....]; } } 参考，绑定的数据源获取方法 /** * @notes:获取导出的数据 * @return array 注意返回的数据为 Collection 集合形式...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 Laravel Excel 3.1 导出表格详解（自定义sheet，合并单元格，设置样式，格式化列数据）
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...# Converting a column to DateTime df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 9、数据重塑 pandas.melt() 是用于将宽格式...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...79 6 1 Amy History 88 7 2 Bob History 76 8 3 John History 90 通过这种方式，你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...： 总结 在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...它非常方便，是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。 重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。
数据重塑（Data Reshaping）是指改变数据表的结构或格式，以便更好地进行数据分析和处理。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...pivot 将长格式数据转换为宽格式 pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature') print(pivot_df...', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据。
数据长宽转换是很常用的需求，特别是当是从Excel中导入的汇总表时，常常需要转换成一维表（长数据）才能提供给图表函数或者模型使用。...数据重塑（宽转长）： melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydata<-melt( mydata,...#选择将要被拉长的字段组合 ) #（可以使用x:y的格式选择连续列，也可以以-z的格式排除主字段） ?...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。
DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...Darts--来自长表格式 Pandas 数据框 转换长表格式沃尔玛数据为darts格式只需使用from_group_datafrme()函数，需要提供两个关键输入：组IDgroup_cols和时间索引...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。
image.png pandasgui安装与简单使用 根据作者的介绍，pandasgui是用于分析 Pandas DataFrames的GUI。这个属于第三方库，使用之前需要安装。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...交互式绘图 这里我们定义了一个3行2列的DataFrame，以a为横坐标，b为纵坐标进行绘图。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程，称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现，在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...Python中的实现是通过stack()和melt()方法。在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如，选取DataFrame中“A”列大于0且“B”列小于0的行数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...例如： df.stack() df.unstack() 3.2 melt() melt()函数将宽格式的数据转换为长格式的数据，例如： df.melt(id_vars='A', 'B', value_vars
数据导入与导出 导入外部数据：使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。 导出数据：可以将表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12....自定义快捷键 设置快捷键：为常用操作设置快捷键，提高工作效率。 自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。...：使用pivot_longer()或pivot_wider()在长格式和宽格式之间转换数据。...merged_data <- merge(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据 对于长格式到宽格式的转换，基础R没有直接的函数像pivot_wider()...更多数据行 ] 增加列 # 假设我们要基于已有的列增加一个新列 'Total'，为 'Sales' 和 'Customers' 之和 for row in data[1:]: # 跳过标题行
9、10、11行三种方式均可以导入文本格式的数据。 特殊说明：第9行使用的条件是运行文件.py需要与目标文件CSV在一个文件夹中的时候可以只写文件名。...2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...（2）对于pandas对象（如Series和DataFrame）,可以pandas中的concat函数进行合并。...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据 （1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。
0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...长格式数据：每一行数据记录的是ID（Player）的一个属性，形式为key：value，例如上图左表中，第一行数据记录Player1选手的name信息，name为key，Sulie为value；...##使用pivot()import pandas as pdimport numpy as npfrom dfply import * ###长格式数据转换成宽格式数据from pandas import...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。
标签：pandas，pivot()方法 在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。 图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。...这里的好消息是，pandas中也有一个pivot函数。 下面的代码将创建一个“长”表单数据框架，看起来像上图1中左侧的表。...这是新数据框架的索引，相当于Excel数据透视表的“行”。 columns：字符串，或字符串值列表。这是新数据框架的列，相当于Excel数据透视表的“列”。 values：字符串，或字符串值列表。...用于新数据框架列填充的值，相当于Excel数据透视表的“值”。 现在来实现数据格式的转换。注意，下面两行代码将返回相同的结果。然而，首选第二行代码，因为它更明确地说明了参数的用途。
# encoding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd # 长宽格式的转换 # 1 data = pd.read_csv('d:data/macrodata.csv..._pandas_用stack和unstack进行行列重塑（key-value变宽表） 数据结构的重塑（reshape） 与数据库交互时常遇到堆叠格式（key-value）和宽表形式(dataframe)...的转换，如： 堆叠格式： ?...下面是相互转换的示例代码： import pandas as pd import numpy as np # 常用的表格形式的数据结构 df = pd.DataFrame(np.arange(6...# 用set_index创建层次化索引，在用unstack重塑 # unstack中作为旋转轴的变量（如attr），其值会作为列变量展开 df_key_value.set_index(['id',
图解数据分析：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 1.读取数据我们经常要从外部源读取数据，基于不同的源数据格式，我们可以使用对应的 read_*功能：read_csv：我们读取...很多情况下我们会将参数索引设置为False，这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle：写入pickle文件。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...『长』格式，在这种格式中，一个主题有多行，每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt：将宽表转换为长表。...注意：重要参数id_vars（对于标识符）和 value_vars（其值对值列有贡献的列的列表）。pivot：将长表转换为宽表。
pivot pandas使用版本0.22 melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot()，它也是一个设计上的顶层函数，工程位置如下： Pandas | pivot() 它能变形长格式表为宽格式...主要参数： index 指明哪个列变为新DataFrame的index，注意是哪个，而不是哪些； columns 指明哪个列变为columns； values 指明哪些列变为新DataFrame的数据域...上面图1到图2的变换如下，并未指明values参数，其他列全部按照层级罗列。明显地，列变宽了，变为宽格式了。 ? 如果只想获取某一个系列，比如baz系列，执行如下操作： ? 图2变化为如下： ?...总结 以上就是pivot使用细节，注意到pivot函数是没有聚合功能的。pandas中pivot_table()提供了聚合函数，实现聚合功能。...虽然只是一个简单的函数，但是却能够快速地对数据进行强大的分析。要想用透，需要多思考，尽量应用到实际场景中。
问题 你想要把数据从宽格式转换为长格式。 R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ?...stack() 和 unstack() 样例数据 这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...: - data: 输入数据 - key: # 分类key的列名 - value: 包含值的列名 - ...: # 包换需要转换值的列名 - factor_key: # 把新的合成列设置为因子 data_long...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式
该资料是长格式，下面将其转换为宽格式。...direction：这是一个字符串，表示重塑的方向。在这种情况下，"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。
这里面引出2个概念： 宽表( wide format) ：指列数比较多 长表( long format) ：行数比较多 回头核对官方给定melt的功能和参数 ?...注意用词：unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式，选择性地保留标示列，其实就是指 id_vars参数。 ?...以上为两个最主要的参数，第二个value_vars指需要upivot的列。 思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。...在做特征分析列数较多，即为宽表时，我们不妨选择某些列为unpivot列，从而降低维度，增加行数据实现对数据的重构。...官方解释melt()中变化这个词使用了unpivot，因此大胆猜测它的逆操作为 pivot()，下一讲介绍 pivot.
读取其他流行格式的数据 在本节中，我们将探索 Pandas 的功能，以读取和使用各种流行的数据格式。...三、处理，转换和重塑数据 在本章中，我们将学习以下主题： 使用inplace参数修改 Pandas 数据帧 使用groupby方法的场景 如何处理 Pandas 中的缺失值 探索 Pandas 数据帧中的索引...从 Pandas 数据帧中删除列 在本节中，我们将研究如何从 Pandas 的数据集中删除列或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数的功能。...总结 在本章中，我们学习了各种 Pandas 技术来操纵和重塑数据。 我们学习了如何使用inplace参数修改 Pandas 数据帧。 我们还学习了可以使用groupby方法的方案。...宽形图 Seaborn 还支持宽格式的数据图。
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