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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: 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,就不用寫了; var_name和value_name是自定義設置對應的列名; col_level :如果列是MultiIndex,則使用此級別。
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 = "銷售額").rename(columns = {"index" : "省份"}) df_melt
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