综合群友们的智慧，今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧！...Pandas逆透视技巧 我们要做的是透视的逆向操作，也就是逆透视，pandas自然也提供了非常方便的函数方法，让我们来一起看看吧。...隆重推荐 melt函数方法： df.melt( id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value...value_vars：tuple，列表或ndarray，可选，要取消透视的列。...如果未指定，则使用未设置为id_vars的所有列 var_name：scalar，用于“变量”列的名称。
而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。...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。...#列索引（可以使多个类别变量） values=["Sale"] #值（一般是度量指标） ) ?
Pandas 与透视相关的方法有 3 个，下面分别介绍使用它们的小技巧。...pandas 的 melt 方法演示如下： In [49]: df = df.melt(id_vars = "zip_code") 若melt方法，参数value_vars不赋值，默认剩余所有列都是...透视数据后，因为组合多个列为1列，所以数据一定变长。...设定哪些列或哪个列的不同取值组合为一个轴，此处设定为 variable 列，它一共有 2 种不同的取值，分别为 factory, retail，pivot 透视后变为列名，也就是 axis = 1 的轴...18 pivot_table 使用小技巧 使用上面的 df_melt 演示不出聚合的功能： zip_code variable value 0 12345 factory 100 1
说明： 在 WinCC 全局 C 脚本中有几个默认的 "SetTagMulti()" 函数用来写多个 WinCC 变量值： BOOL SetTagMultiWait(const char* pszFormat...参数： 以下参数被传送给“SetTagMulti()”函数： DWORD* pdwState (仅用于 SetTagMultiStateWait()) “SetTagMulti()“函数的使用必需一个双字变量类型的数组...因此您不能使用该返回值检查 WinCC 变量的写入是否成功。因此您应该使用 “SetTagMultiStateWait()“函数及关联的变量状态来评估错误。...WinCC 变量的质量信息(变量状态)可在 WinCC 信息系统中的以下位置找到： “通讯 > 通讯 - 诊断> 变量质量> 变量状态“ 关于“SetTag()“函数如何运行的常规信息可在 WinCC...信息系统中的以下位置找到： “使用 WinCC > 使用 ANSI-C 创建函数和动作 > ANSI-C 函数描述 > 内部函数 > 变量 > 写 > SetTag 函数的功能“ 下表描述了格式字符串中可能的格式并说明了何种格式可以同何种
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。...pd.melt 参数 frame 被 melt 的数据集名称在 pd.melt() 中使用 id_vars 不需要被转换的列名，在转换后作为标识符列（不是索引列） value_vars 需要被转换的现有列
说明： 在WinCC全局C脚本中，有默认几个"GetTagMultiWait()"函数，用于读取多个WinCC变量： BOOL GetTagMultiWait(const char* pszFormat...const char* pszFormat 使用"GetTagMulti()"函数必需一个字符串变量(缓存)并用读取WinCC变量的格式信息对其初始化。...使用"GetTagMulti()"函数必需为每一个读取的变量设定"pszTag"字符串。...使用"GetTagMulti()"函数必需为每一个读取的变量设定地址。...使用函数"GetTagDWordXXX()"。 在变量管理中创建有符号32-位值WinCC变量，对于C变量使用"DWORD"。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。
df.isnull().sum() # Fill missing values with a specific value df['Age'].fillna(0, inplace=True) 4、将函数应用于列...pivot_table 是用于数据透视的重要函数之一。...它根据一个或多个列的值对数据进行重新排列和汇总，以便更好地理解数据的结构和关系。...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...melt() 函数在数据清洗和转换阶段非常有用。 melt() 或者可以理解为上面pivot_table 或者unstack的反操作。
为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...pandas还有一个数据透视表功能，将在下面介绍。 透视表和熔解 如果在Excel中使用透视表，应用pandas的pivot_table函数不会有问题，因为它的工作方式基本相同。...在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。...从这个意义上说，melt与pivot_table函数相反： 这里，提供了透视表作为输入，但使用iloc来去除所有的汇总行和列。同时重置了索引，以便所有信息都可以作为常规列使用。
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。...value_name='Cases' ) 指定多个 ID Melt() 最有用的特性之一是我们可以指定多个 id 以将它们保留为列。...='Date', value_name='Cases' ) 指定melt的列 Pandas的melt() 函数默认情况下会将所有其他列（除了 id_vars 中指定的列）转换为行。...4 列开始的日期，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。...换句话说，我们将所有日期列转换为值。使用“省/州”、“国家/地区”、“纬度”、“经度”作为标识符变量。我们稍后将它们进行合并。
平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。 1 何为长宽格式数据 ?...Python中pivot()、pivot_table()和melt位于pandas库中，pivot_table()是数据透视函数，会对操作对象进行处理，故操作对象不能是字符串型，下面举例中会特别说明；spread...这里不能使用透视表pivot_table()函数，因为pivot_table()函数对value进行计算（求和、平均等），但这里Message列都是字符型的，无法进行计算；若value为数值型数据，可以使用...方法一： ##使用melt()wide_data.melt(id_vars='Player', var_name='Introduction', value_name =...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。
这是pandas最基础的开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame，列表的每个元素都是整个DataFrame对应的一行，而这个元素内部迭代出来的每个元素将构成DataFrame的某一列。...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...可以参考很早之前的一篇文章：https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/105985770 没有exlode函数如何解决这个问题 但是，黄佬说版本太低没有这个函数...melt实现逆透视 说起逆透视我个人首先想到了melt方法，然后才想到melt方法实现的本质用到了stack方法。...然后使用melt方法进行逆透视： df.melt(id_vars='a', value_name='b') 结果： ? 然后删除第二列，再删除空值行，再将数值列转换为整数类型就搞定。
pivot() 和 pivot_table()：在一个或多个离散类别中对唯一值进行分组。 stack() 和 unstack()：分别将列或行级别的数据透视到相反的轴上。...函数pivot_table()可用于创建类似电子表格的透视表。查看食谱以获取一些高级策略。...您还可以通过传递级别列表一次堆叠或取消堆叠多个级别，此时最终结果就像列表中的每个级别都单独处理一样。....png) 顶级`melt()`函数及其对应的`DataFrame.melt()`对于将`DataFrame`整理成一种格式非常有用，其中一个或多个列是*标识符变量*，而所有其他列，被视为*测量变量*...() 和 wide_to_long() 顶级melt()函数及其对应的DataFrame.melt()对于将DataFrame整理成一个格式很有用，其中一个或多个列是标识变量，而所有其他列，被认为是测量变量
2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...例如，对分组后的数据求和： df.groupby('A').sum() 可以对不同的列使用不同的聚合函数： df.groupby('A').agg({'B':'sum', 'C':'mean'}) 2.3...('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。...3.1 stack()和unstack() stack()函数将列转换为行，unstack()函数将行转换为列。...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
2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...，也叫透视方法。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...# 取消索引 按照上一题要求进行分组，但不使用 key 做为索引 df_obj[['key','data']].groupby(by="key", as_index=False).max() 输出为：...，甚至可以同时运用多个方法或函数，或给各列分配不同的方法或函数，能够对分组应用灵活的聚合操作。
Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...Melt Melt用于将宽表变成窄表，是 pivot透视逆转操作函数，将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame。..., 可选]：引用要取消透视的列。...如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列 var_name [scalar]：指代用于”变量”列的名称。...，再加一个值列： pd.melt(df1, id_vars=['city'])
透视表 1. pivot 一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols： df.pivot...melt函数中的id_vars表示需要保留的列，value_vars表示需要stack的一组列，value_name是value_vars对应的值的列名。...melt/crosstab/pivot/pivot_table/stack/unstack 1）首先我们讲 pivot、pivot_tabel，这两个变形函数都是对某列的元素变成列索引，功能很强大，可以同时计算平均值...这里说的比较宽泛，还有很多参数会影响这些功能的使用，详细的就看上面的代码和链接吧。 问题2：变形函数和多级索引是什么关系？哪些变形函数会使得索引维数变化？具体如何变化？...问题5：透视表中涉及了三个函数，请分别使用它们完成相同的目标（任务自定）并比较哪个速度最快。
# 使用melt方法，将列传给id_vars和value_vars。melt可以将原先的列名作为变量，原先的值作为值。...# 如果你想让所有值都位于一列，旧的列标签位于另一列，可以直接使用melt In[16]: state_fruit2.melt() out[16]: ?...# 创建一个自定义函数，用来改变列名。...# 使用wide_to_long函数，同时stack两列actor和Facebook In[21]: stubs = ['actor', 'actor_facebook_likes']...# 使用melt，将所有race列变为一列 In[29]: college_melted = college2.melt(id_vars='INSTNM',
pivot) 两个操作只改变数据表的布局 (layout)： 重塑用 stack 和 unstack 函数 (互为逆转操作) 透视用 pivot 和 melt 函数 (互为逆转操作) 5.1 重塑 在...在 Pandas 里透视的方法有两种： 用 pivot 函数将「一张长表」变「多张宽表」， 用 melt 函数将「多张宽表」变「一张长表」， 本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD,...Open, High, Low, Close, Adj Close 和 Volume value 列下的值为前者在「源表 data」中的值 函数 melt 可以生成一张含有多个 id 的长表，然后可在...---- 【透视数据表】用 pivot 函数将「一张长表」变成「多张宽表」，用 melt 函数将「多张宽表」变成「一张长表」。它们只是改变数据表的布局和展示方式而已。...---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。 【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。
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。...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。 对于经常使用Excel的用户来说，马上就知道可以通过使用透视表函数来实现这一点。...基本上，将country列放在“行”中，将Month放在“列”中，然后将Sales作为“价值”放入表中。这里的好消息是，pandas中也有一个pivot函数。...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。
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