[英]How to melt the pd.DataFrame to organize the data? (toy example included)
data_df
在下面提供的玩具例子desired_df
。import pandas as pd
data_df = pd.DataFrame(data = [['FR','Aug',100], ['FR','Sep',170], ['FR','Oct',250],
['KR','Aug',9], ['KR','Sep',12],['KR','Oct',19],
['US','Aug',360], ['US','Sep',500], ['US','Oct',700]],
columns = ['country','time','covid19'])
data_df
>>> country time covid19
0 FR Aug 100
1 FR Sep 170
2 FR Oct 250
3 KR Aug 9
4 KR Sep 12
5 KR Oct 19
6 US Aug 360
7 US Sep 500
8 US Oct 700
desired_df
如下, columns
國家名稱、 index
時間以及數據框中 Covid 19 患者的數量作為values
。desired_df
>>> FR KR US
Aug 100 9 360
Sep 170 12 500
Oct 250 19 700
pd.melt
會有所幫助,但它不會按照我的pd.melt
創建索引和列。嘗試pivot
:
data = data_df.pivot(index = 'time', columns = 'country')
print(data)
這使:
country FR KR US
time
Aug 100 9 360
Oct 250 19 700
Sep 170 12 500
索引按字母順序排列。 根據需要重新排列它們。 為了按日歷排序它們,我建議 Brad Solomon 的回答按月份名稱對熊貓的數據框系列進行排序? ,它使用pd.Categorical
。
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