Pandas.melt()-funktiota käytetään unpivot DataFrame laajasta formaatista pitkään muotoon.

Sen päätehtävänä on hieroa DataFrame muotoon, jossa jotkin sarakkeet ovat tunnistemuuttujia ja loput sarakkeet katsotaan mitatuiksi muuttujiksi, jotka on kierretty rivin akseliin. Se jättää vain kaksi ei-tunnistesaraketta, muuttujan ja arvon.

Syntaksi

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

Parametrit

kehys:Se viittaa DataFrameen.id_vars[tuple, lista tai ndarray, valinnainen]:Se viittaa sarakkeisiin, joita käytetään tunnistemuuttujina.value_vars[tuple, lista tai ndarray, valinnainen]:Viittaa sarakkeisiin, jotka poistetaan käännöksestä. Jos sitä ei ole määritetty, käytä kaikkia sarakkeita, joita ei ole asetettu arvoiksi id_vars.var_nimi[skalaari]:Viittaa muuttuja-sarakkeen nimeen. Jos se on Ei mitään, se käyttää arvoa frame.columns.name tai 'muuttuja'.arvon_nimi[skalaari, oletusarvo']:Viittaa nimeen, jota käytetään arvo-sarakkeessa.col_level[int tai merkkijono, valinnainen]: Se käyttää tätä tasoa sulattaakseen, jos sarakkeet ovat MultiIndex.

Palauttaa

Se palauttaa kiertymättömän DataFramen tulosteena.

Esimerkki

 # 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 

Lähtö

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

Esimerkki2

 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') 

Lähtö

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