Вопрос или проблема
У меня есть датафрейм, настроенный следующим образом:
| глубина | val1 | val2 |
|---|---|---|
| 1 | 0.5 | 0.6 |
| 2 | 0.4 | 0.7 |
| 3 | 0.3 | 0.8 |
И я хочу получить его в следующем формате:
| глубина | y | категория |
|---|---|---|
| 1 | 0.5 | val1 |
| 1 | 0.6 | val2 |
| 2 | 0.4 | val1 |
| 2 | 0.7 | val2 |
| 3 | 0.3 | val1 |
| 3 | 0.8 | val2 |
Какой самый эффективный способ сделать это?
Вы можете использовать pd.melt для этого:
pd.melt(df, id_vars=['глубина'])
Результат:
глубина переменная значение
1 val1 0.5
2 val1 0.4
3 val1 0.3
1 val2 0.6
2 val2 0.7
3 val2 0.8
Чтобы получить ваш желаемый результат, добавьте var_name как переменную, отсортируйте ваши значения, переименуйте столбец ‘значение’ и переупорядочите столбцы:
pd.melt(
df,
id_vars=['глубина'], var_name="категория"
).sort_values(['глубина', 'категория']
).rename({'значение':'y'}, axis=1
).iloc[:, [0,2,1]]
глубина y категория
1 0.5 val1
1 0.6 val2
2 0.4 val1
2 0.7 val2
3 0.3 val1
3 0.8 val2
.
Ответ или решение
Для преобразования данных в pandas DataFrame из формата с несколькими сериями в формат категориальных меток, удобнее всего воспользоваться функцией pd.melt. Давай подробнее рассмотрим, как это сделать.
Шаг 1. Исходный DataFrame
Предположим, ваш исходный DataFrame выглядит следующим образом:
import pandas as pd
data = {
'depth': [1, 2, 3],
'val1': [0.5, 0.4, 0.3],
'val2': [0.6, 0.7, 0.8]
}
df = pd.DataFrame(data)Шаг 2. Использование pd.melt
Функция pd.melt позволяет преобразовать DataFrame из широкого формата в длинный. В вашем случае вам нужно указать, какие столбцы будут идентификаторами, и как будет называться столбец с категориями.
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['depth'], var_name="category", value_name='y')Шаг 3. Сортировка и переименование столбцов
После преобразования данных, результат будет выглядеть так:
depth category y
0 1 val1 0.5
1 2 val1 0.4
2 3 val1 0.3
3 1 val2 0.6
4 2 val2 0.7
5 3 val2 0.8Для достижения желаемого формата, вы можете отсортировать значения по глубине и категории.
final_df = melted_df.sort_values(['depth', 'category']).reset_index(drop=True)Шаг 4. Результат
Теперь ваш DataFrame будет выглядеть следующим образом:
depth y category
0 1 0.5 val1
1 1 0.6 val2
2 2 0.4 val1
3 2 0.7 val2
4 3 0.3 val1
5 3 0.8 val2Заключение
Таким образом, используя pd.melt и метод сортировки, вы легко можете преобразовать DataFrame из формата с несколькими сериями в формат с категориальными метками. Этот подход является эффективным и достаточно интуитивным для работы с pandas, что позволяет манипулировать данными, оптимизируя их для дальнейшего анализа.
Преобразование данных по вышеописанному методу обеспечивает четкость и структуру, что в свою очередь облегчает последующий анализ, визуализацию и обработку данных.