что такое melt pandas: подробное объяснение

Метод melt() в библиотеке pandas используется для преобразования широкой таблицы данных в длинный формат. Он позволяет перестроить данные, изменив расположение столбцов и создав новый столбец, в котором будут содержаться значения из предыдущих столбцов.

import pandas as pd

# Создаем пример широкой таблицы с данными
data = {'Предмет': ['Математика', 'Физика', 'Химия'],
        'Студент_1': [90, 85, 92],
        'Студент_2': [95, 88, 89]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод melt()
melted_df = df.melt(id_vars='Предмет', value_vars=['Студент_1', 'Студент_2'], var_name='Студент', value_name='Оценка')

print(melted_df)

Что такое melt в библиотеке pandas

В библиотеке pandas, функция melt() используется для преобразования широкого формата данных (wide format) в длинный формат (long format). Это позволяет изменить структуру данных и перегруппировать значения в столбцах.

Рассмотрим следующий пример:

    import pandas as pd

    # Создаем исходный DataFrame
    data = {
        'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Кэрол'],
        'Математика': [90, 80, 95],
        'Физика': [85, 75, 90],
        'Химия': [92, 88, 93]
    }
    df = pd.DataFrame(data)
    print("Исходный DataFrame:")
    print(df)
  

Вывод:

     Имя  Математика  Физика  Химия
  0  Алиса         90      85    92
  1    Боб         80      75    88
  2  Кэрол         95      90    93
  

В этом примере у нас есть DataFrame, где каждый столбец представляет собой отдельный предмет, а строки содержат информацию о студентах. Наша задача - преобразовать этот широкий формат данных в длинный формат, чтобы каждая строка представляла один предмет с оценкой для каждого студента.

Используя функцию melt() в библиотеке pandas, мы можем сделать это следующим образом:

    # Используем функцию melt()
    melted_df = df.melt(id_vars='Имя', var_name='Предмет', value_name='Оценка')
    print("Преобразованный DataFrame:")
    print(melted_df)
  

Вывод:

      Имя   Предмет  Оценка
  0  Алиса  Математика      90
  1    Боб  Математика      80
  2  Кэрол  Математика      95
  3  Алиса     Физика      85
  4    Боб     Физика      75
  5  Кэрол     Физика      90
  6  Алиса       Химия      92
  7    Боб       Химия      88
  8  Кэрол       Химия      93
  

Теперь у нас есть преобразованный DataFrame, где каждая строка представляет оценку для каждого студента по определенному предмету. В новом DataFrame были добавлены столбцы 'Предмет' и 'Оценка', а столбец 'Имя' остался неизменным. Это позволяет более удобным образом проводить анализ и манипуляции с данными.

Функция melt() имеет несколько аргументов:

• id_vars: список или строка с названиями столбцов, которые должны остаться неизменными
• var_name: название для нового столбца, содержащего имена переменных
• value_name: название для нового столбца, содержащего значения

Это базовое объяснение функции melt() в библиотеке pandas. Вы можете использовать ее для дальнейшего анализа данных и преобразования формата, чтобы облегчить работу с данными в задачах анализа или визуализации.