pandas.lreshape#

pandas.lreshape(data, groups, dropna=True)[源代码][源代码]#

将宽格式数据重塑为长格式。DataFrame.pivot 的广义逆。

接受一个字典 groups，其中每个键是一个新列名，每个值是将被“融化”到新列名下的旧列名列表，作为重塑的一部分。

参数:

数据DataFrame: 宽格式 DataFrame。
组dict: {new_name : list_of_columns}.
dropna布尔值, 默认为 True: 不要包含所有条目都是 NaN 的列。

返回:

DataFrame: 重塑的 DataFrame。

参见

melt: 将 DataFrame 从宽格式透视到长格式，可以选择保留标识符集。
pivot: 创建一个类似于电子表格的透视表作为 DataFrame。
DataFrame.pivot: 无需聚合的枢轴，可以处理非数字数据。
DataFrame.pivot_table: 可以处理一个索引/列对中重复值的枢轴泛化。
DataFrame.unstack: 基于索引值而不是列进行透视。
wide_to_long: 宽面板转换为长格式。不如melt灵活，但比melt更用户友好。

示例

>>> data = pd.DataFrame(
...     {
...         "hr1": [514, 573],
...         "hr2": [545, 526],
...         "team": ["Red Sox", "Yankees"],
...         "year1": [2007, 2007],
...         "year2": [2008, 2008],
...     }
... )
>>> data
   hr1  hr2     team  year1  year2
0  514  545  Red Sox   2007   2008
1  573  526  Yankees   2007   2008

>>> pd.lreshape(data, {"year": ["year1", "year2"], "hr": ["hr1", "hr2"]})
      team  year   hr
0  Red Sox  2007  514
1  Yankees  2007  573
2  Red Sox  2008  545
3  Yankees  2008  526