Как собрать данные в столбцы в pandas dataframe?

Вам нужно использовать функцию concat() в библиотеке pandas, чтобы собрать данные в столбцы в pandas dataframe. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание двух dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9],
                    'D': [10, 11, 12]})

# Конкатенация dataframe по столбцам
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

Этот код создает два dataframe (df1 и df2) и объединяет их по столбцам с помощью функции concat(). Результат сохраняется в переменную result и выводится на экран с помощью функции print().

Как совместить фреймы данных Pandas

В данной статье мы рассмотрим, как совмещать (stack) фреймы данных (dataframe) в библиотеке Pandas. Функция stack позволяет преобразовывать широкие (wide) таблицы в длинные (long) формы данных, что может быть полезно для различных аналитических задач. Давайте подробнее рассмотрим, как использовать эту функцию и дадим примеры кода.

Структура фреймов данных в Pandas

Прежде чем мы перейдем к объединению фреймов данных, давайте обсудим структуру фреймов данных в Pandas. Фрейм данных представляет собой двумерную таблицу, состоящую из строк и столбцов. Каждый столбец фрейма данных содержит данные одного типа, например, числа, строки или булевы значения.

Функция stack() в Pandas

Функция stack() в библиотеке Pandas используется для преобразования широких таблиц в длинные формы данных. Она объединяет значения из столбцов и преобразует их в одномерный фрейм данных. Каждое уникальное значение из столбцов становится отдельной строкой в новом фрейме данных.

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как работает функция stack(). Предположим, у нас есть широкий фрейм данных, содержащий информацию о разных студентах и их оценках по различным предметам:

import pandas as pd

data = {
    'Student': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [85, 90, 75],
    'Science': [92, 87, 80],
    'History': [88, 85, 90]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
    

Вывод:

   Student  Math  Science  History
0    Alice    85       92       88
1      Bob    90       87       85
2  Charlie    75       80       90
    

Мы хотим совместить (stack) столбцы Math, Science и History в один столбец. Для этого мы можем использовать функцию stack(). Вот как это делается:

stacked_df = df.stack()
print(stacked_df)
    

Вывод:

0  Student    Alice
   Math         85
   Science      92
   History      88
1  Student      Bob
   Math         90
   Science      87
   History      85
2  Student  Charlie
   Math         75
   Science      80
   History      90
dtype: object
    

Как видите, функция stack() преобразовала широкий фрейм данных в длинный формат. Каждая строка в новом фрейме данных соответствует уникальной комбинации значений с старого фрейма данных.

Дополнительные параметры функции stack()

Функция stack() также имеет дополнительные параметры, которые позволяют настроить ее поведение:

• level: Указывает уровень столбца, с которого начинается объединение. По умолчанию объединение происходит со всеми столбцами.
• dropna: Определяет, следует ли отбрасывать строки с пропущенными значениями. По умолчанию пропущенные значения не удаляются.

Вы можете использовать эти параметры, чтобы настроить функцию stack() в соответствии с вашими потребностями. Например, вы можете указать конкретный уровень столбца для объединения или указать, что строки с пропущенными значениями должны быть удалены.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как совмещать фреймы данных в библиотеке Pandas с помощью функции stack(). Эта функция полезна для преобразования широких таблиц в длинные формы данных и может быть использована для аналитических задач и обработки данных. Мы также рассмотрели дополнительные параметры функции stack(), которые позволяют настроить ее поведение.

Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять, как использовать функцию stack() в Pandas. Удачи в ваших аналитических проектах!