如何融化熊猫数据框？
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【中文标题】如何融化熊猫数据框？【英文标题】：How do I melt a pandas dataframe? 【发布时间】：2022-01-19 02:28:28 【问题描述】：在pandas 标签上，我经常看到用户询问有关在 pandas 中融化数据框的问题。我将尝试对此主题进行规范的问答（自我回答）。
我要澄清一下：
什么是融化？
如何使用融化？
什么时候使用melt？
我看到一些关于融化的热门问题，例如：
pandas convert some columns into rows : 这个其实还可以，但多解释一下会更好。
Pandas Melt Function : 很好的问题答案是好的，但它有点太模糊了，没有太多的解释。
Melting a pandas dataframe：也是一个不错的答案！但这只是针对那种特殊情况，很简单，只有pd.melt(df)
Pandas dataframe use columns as rows (melt)：非常整洁！但问题是它只针对 OP 提出的特定问题，也需要使用pivot_table。
因此，我将尝试对该主题进行规范的问答。
数据集：
我将在这个随机年龄的随机分数数据集上获得所有答案（更容易解释答案：D）：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame('Name': ['Bob', 'John', 'Foo', 'Bar', 'Alex', 'Tom'],
'Math': ['A+', 'B', 'A', 'F', 'D', 'C'],
'English': ['C', 'B', 'B', 'A+', 'F', 'A'],
'Age': [13, 16, 16, 15, 15, 13])
>>> df
Name Math English Age
0 Bob A+ C 13
1 John B B 16
2 Foo A B 16
3 Bar F A+ 15
4 Alex D F 15
5 Tom C A 13
>>>
问题：
我会遇到一些问题，它们将在下面的自我回答中得到解决。
问题一：
我如何融合一个数据框，使原来的数据框变成：
Name Age Subject Grade
0 Bob 13 English C
1 John 16 English B
2 Foo 14 English B
3 Bar 15 English A+
4 Alex 17 English F
5 Tom 12 English A
6 Bob 13 Math A+
7 John 16 Math B
8 Foo 14 Math A
9 Bar 15 Math F
10 Alex 17 Math D
11 Tom 12 Math C
我想将其转置，以便一列是每个科目，另一列是学生的重复姓名以及年龄和分数。
问题2：
这和问题1类似，但是这次我想让问题1输出Subject列只有Math，我想过滤掉English列：
Name Age Subject Grades
0 Bob 13 Math A+
1 John 16 Math B
2 Foo 16 Math A
3 Bar 15 Math F
4 Alex 15 Math D
5 Tom 13 Math C
我希望输出像上面那样。
问题3：
如果我要对熔体进行分组并按分数排序学生，我将如何做到这一点，以获得如下所示的所需输出：
value Name Subjects
0 A Foo, Tom Math, English
1 A+ Bob, Bar Math, English
2 B John, John, Foo Math, English, English
3 C Tom, Bob Math, English
4 D Alex Math
5 F Bar, Alex Math, English
我需要对它进行排序，名称用逗号分隔，Subjects 分别以相同的顺序用逗号分隔
问题 4：
我将如何unmelt 融化的数据框？假设我已经融化了这个数据框：
print(df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], var_name='Subject', value_name='Grades'))
变成：
Name Age Subject Grades
0 Bob 13 Math A+
1 John 16 Math B
2 Foo 16 Math A
3 Bar 15 Math F
4 Alex 15 Math D
5 Tom 13 Math C
6 Bob 13 English C
7 John 16 English B
8 Foo 16 English B
9 Bar 15 English A+
10 Alex 15 English F
11 Tom 13 English A
那么我将如何将其翻译回原始数据框，如下：
Name Math English Age
0 Bob A+ C 13
1 John B B 16
2 Foo A B 16
3 Bar F A+ 15
4 Alex D F 15
5 Tom C A 13
我该怎么做呢？
问题 5：
如果我要按学生姓名分组，用逗号分隔科目和成绩，我会怎么做？
Name Subject Grades
0 Alex Math, English D, F
1 Bar Math, English F, A+
2 Bob Math, English A+, C
3 Foo Math, English A, B
4 John Math, English B, B
5 Tom Math, English C, A
我想要一个像上面这样的数据框。
问题 6：
如果我要完全融化我的数据框，所有列都是值，我该怎么做？
Column Value
0 Name Bob
1 Name John
2 Name Foo
3 Name Bar
4 Name Alex
5 Name Tom
6 Math A+
7 Math B
8 Math A
9 Math F
10 Math D
11 Math C
12 English C
13 English B
14 English B
15 English A+
16 English F
17 English A
18 Age 13
19 Age 16
20 Age 16
21 Age 15
22 Age 15
23 Age 13
我想要一个像上面这样的数据框。所有列都作为值。
请在下面查看我的自我回答:)
【问题讨论】：
【参考方案1】：pandas 版本低于 0.20.0 的用户请注意，我将使用df.melt(...) 进行示例，但您的版本对于df.melt 来说太低了，您需要改用pd.melt(df, ...)。 H2>
文档参考：
这里的大部分解决方案都会和melt一起使用，所以要知道melt的方法，请看documentaion的解释
将 DataFrame 从宽格式转为长格式，可选择保留 标识符集。
此函数对于将 DataFrame 转换为一种格式非常有用 或更多列是标识符变量(id_vars)，而所有其他列 列，被认为是测量变量 (value_vars)，是“未透视的” 到行轴，只留下两个非标识符列，“变量” 和“价值”。
而参数是：
参数
id_vars : 元组、列表或 ndarray，可选
用作标识符变量的列。
value_vars : 元组、列表或 ndarray，可选
要取消透视的列。如果未指定，则使用所有未设置为 id_vars 的列。
var_name : 标量
用于“变量”列的名称。如果 None 它使用 frame.columns.name 或“变量”。
value_name : 标量，默认“值”
用于“值”列的名称。
col_level : int 或 str，可选
如果列是 MultiIndex，则使用此级别进行融合。
ignore_index : bool，默认为 True
如果为 True，则忽略原始索引。如果为 False，则保留原始索引。索引标签将重复 根据需要。
1.1.0 版中的新功能。
融化的逻辑：
Melting合并多列并将dataframe由宽转长，对于问题1的解决方案（见下），步骤为：
首先我们得到原始数据帧。
然后melt首先合并Math和English列，并使数据帧复制（更长）。
最后添加Subject列，分别是Grades列值的主题。
这是melt 函数的简单逻辑。
解决方案：
我会解决我自己的问题。
问题一：
问题 1 可以使用 pd.DataFrame.melt 解决，代码如下：
print(df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], var_name='Subject', value_name='Grades'))
此代码将 id_vars 参数传递给 ['Name', 'Age']，然后自动将 value_vars 设置为其他列 (['Math', 'English'])，然后转换为该格式。
您也可以使用stack 解决问题 1，如下所示：
print(
df.set_index(["Name", "Age"])
.stack()
.reset_index(name="Grade")
.rename(columns="level_2": "Subject")
.sort_values("Subject")
.reset_index(drop=True)
)
此代码将Name 和Age 列设置为索引并堆叠其余列Math 和English，并重置索引并将Grade 分配为列名，然后重命名其他列level_2 到Subject 然后按Subject 列排序，最后再次重置索引。
这两种解决方案的输出：
Name Age Subject Grade
0 Bob 13 English C
1 John 16 English B
2 Foo 14 English B
3 Bar 15 English A+
4 Alex 17 English F
5 Tom 12 English A
6 Bob 13 Math A+
7 John 16 Math B
8 Foo 14 Math A
9 Bar 15 Math F
10 Alex 17 Math D
11 Tom 12 Math C
问题2：
这和我的第一个问题类似，但是这个我只有一个在Math列中过滤，这一次value_vars参数可以使用，如下所示：
print(
df.melt(
id_vars=["Name", "Age"],
value_vars="Math",
var_name="Subject",
value_name="Grades",
)
)
或者我们也可以将stack与列规范一起使用：
print(
df.set_index(["Name", "Age"])[["Math"]]
.stack()
.reset_index(name="Grade")
.rename(columns="level_2": "Subject")
.sort_values("Subject")
.reset_index(drop=True)
)
这两种解决方案都给出：
Name Age Subject Grade
0 Bob 13 Math A+
1 John 16 Math B
2 Foo 16 Math A
3 Bar 15 Math F
4 Alex 15 Math D
5 Tom 13 Math C
问题3：
问题 3 可以通过 melt 和 groupby 解决，使用 agg 函数和 ', '.join，如下所示：
print(
df.melt(id_vars=["Name", "Age"])
.groupby("value", as_index=False)
.agg(", ".join)
)
它会融化数据框，然后按等级分组并聚合它们并用逗号连接它们。
stack 也可以用来解决这个问题，stack 和 groupby 如下所示：
print(
df.set_index(["Name", "Age"])
.stack()
.reset_index()
.rename(columns="level_2": "Subjects", 0: "Grade")
.groupby("Grade", as_index=False)
.agg(", ".join)
)
这个stack 函数只是以等效于melt 的方式转置数据帧，然后重置索引，重命名列和组以及聚合。
两种解决方案的输出：
Grade Name Subjects
0 A Foo, Tom Math, English
1 A+ Bob, Bar Math, English
2 B John, John, Foo Math, English, English
3 C Bob, Tom English, Math
4 D Alex Math
5 F Bar, Alex Math, English
问题 4：
我们首先为输入数据融合数据框：
df = df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], var_name='Subject', value_name='Grades')
那么现在我们可以开始解决这个问题 4。
问题 4 可以用 pivot_table 解决，我们必须指定 pivot_table 参数、values、index、columns 和 aggfunc。
我们可以用下面的代码解决它：
print(
df.pivot_table("Grades", ["Name", "Age"], "Subject", aggfunc="first")
.reset_index()
.rename_axis(columns=None)
)
输出：
Name Age English Math
0 Alex 15 F D
1 Bar 15 A+ F
2 Bob 13 C A+
3 Foo 16 B A
4 John 16 B B
5 Tom 13 A C
融化的数据帧被转换回与原始数据帧完全相同的格式。
我们首先旋转融化的数据框，然后重置索引并删除列轴名称。
问题 5：
问题 5 可以通过 melt 和 groupby 解决，如下所示：
print(
df.melt(id_vars=["Name", "Age"], var_name="Subject", value_name="Grades")
.groupby("Name", as_index=False)
.agg(", ".join)
)
Name 融化并分组。
或者你可以stack:
print(
df.set_index(["Name", "Age"])
.stack()
.reset_index()
.groupby("Name", as_index=False)
.agg(", ".join)
.rename("level_2": "Subjects", 0: "Grades", axis=1)
)
两个代码输出：
Name Subjects Grades
0 Alex Math, English D, F
1 Bar Math, English F, A+
2 Bob Math, English A+, C
3 Foo Math, English A, B
4 John Math, English B, B
5 Tom Math, English C, A
问题 6：
问题 6 可以用melt 解决，不需要指定列，只需指定预期的列名：
print(df.melt(var_name='Column', value_name='Value'))
这会融化整个数据框
或者你可以stack:
print(
df.stack()
.reset_index(level=1)
.sort_values("level_1")
.reset_index(drop=True)
.set_axis(["Column", "Value"], axis=1)
)
两个代码输出：
Column Value
0 Age 16
1 Age 15
2 Age 15
3 Age 16
4 Age 13
5 Age 13
6 English A+
7 English B
8 English B
9 English A
10 English F
11 English C
12 Math C
13 Math A+
14 Math D
15 Math B
16 Math F
17 Math A
18 Name Alex
19 Name Bar
20 Name Tom
21 Name Foo
22 Name John
23 Name Bob
结论：
melt是一个非常好用的功能，经常需要用到，一旦遇到这类问题，别忘了试试melt，它可能会很好地解决你的问题。
请记住，对于 pandas 版本低于 0.20.0 的用户，您必须使用 pd.melt(df, ...) 而不是 df.melt(...)。
【讨论】：
我用black 编辑了代码块以避免横向滚动代码块。如果更改不正确，请随时恢复。以上是关于如何融化熊猫数据框？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章