python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格

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# 加載數(shù)據(jù)
import pandas as pd
df_old1 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "變一維")
df_old1

# 數(shù)據(jù)清洗，把第一列設(shè)為索引列
df_old2 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "變一維",index_col = 0)
df_old2

# 重置索引
df_old3 = df_old2.reset_index()
df_old3

將列名轉(zhuǎn)換為列數(shù)據(jù)

這里我們需要用到pandas的.melt()函數(shù)，melt()是逆轉(zhuǎn)操作函數(shù)，可以將列名轉(zhuǎn)換為列數(shù)據(jù)(columns_name → column_values)，重構(gòu)DataFrame，用法如下：

data3=data2.melt(id_vars='index', var_name='year',value_name='stu_num')
data3

參數(shù)解釋?zhuān)?
DataFrame:要處理的數(shù)據(jù)集；
id_vars:不需要被轉(zhuǎn)換的列名；
value_vars:需要轉(zhuǎn)換的列名，如果剩下的列全部都要轉(zhuǎn)換，就不用寫(xiě)了；
var_name和value_name是自定義設(shè)置對(duì)應(yīng)的列名；
col_level :如果列是MultiIndex，則使用此級(jí)別。

結(jié)果如下：

# 將二維轉(zhuǎn)一維
df_new = df_old3.melt(id_vars = "index",var_name = "年份", value_name = "銷(xiāo)售額")
df_new

最后一步到位：

# 一步到位
import pandas as pd
df_melt = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "變一維",index_col = 0).reset_index().melt(id_vars = "index",var_name = "年份",value_name = "銷(xiāo)售額").rename(columns = {"index" : "省份"})
df_melt

感謝各位的閱讀，以上就是“python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)python二維表格怎么轉(zhuǎn)換成一維表格這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！