Funkcija Pandas.melt() se uporablja za unpivot DataFrame iz širokega formata v dolgi format.

Njegova glavna naloga je masirati DataFrame v obliko, kjer so nekateri stolpci identifikatorske spremenljivke, preostali stolpci pa se štejejo za izmerjene spremenljivke in niso zasukani na os vrstice. Pusti le dva stolpca brez identifikatorja, spremenljivko in vrednost.

Sintaksa

 pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None) 

Parametri

okvir:Nanaša se na DataFrame.id_vars[torka, seznam ali ndarray, neobvezno]:Nanaša se na stolpce, ki se uporabljajo kot spremenljivke identifikatorja.vrednost_vars[tuple, list ali ndarray, neobvezno]:Nanaša se na stolpce, ki jih je treba vrniti. Če ni podano, uporabite vse stolpce, ki niso nastavljeni kot id_vars.var_name[skalar]:Nanaša se na ime za stolpec 'spremenljivka'. Če je None, uporablja frame.columns.name ali 'spremenljivko'.vrednost_ime[skalar, privzeta 'vrednost']:Nanaša se na ime za uporabo v stolpcu 'vrednost'.col_level[int ali niz, neobvezno]: To raven bo uporabil za taljenje, če so stolpci MultiIndex.

Vračila

Kot izhod vrne nezasukani DataFrame.

Primer

 # importing pandas as pd import pandas as pd # creating a dataframe info = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Parker', 1: 'Smith', 2: 'John'}, 'Language': {0: 'Python', 1: 'Java', 2: 'C++'}, 'Age': {0: 22, 1: 30, 2: 26}}) # Name is id_vars and Course is value_vars pd.melt(info, id_vars =['Name'], value_vars =['Language']) info 

Izhod

 Name Language Age 0 Parker Python 22 1 Smith Java 30 2 John C++ 26 

Primer2

 import pandas as pd info = pd.DataFrame({'A': {0: 'p', 1: 'q', 2: 'r'}, 'B': {0: 40, 1: 55, 2: 25}, 'C': {0: 56, 1: 62, 2: 42}}) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C'], var_name='myVarname', value_name='myValname') 

Izhod

 A myVarname myValname 0 p C 56 1 q C 62 2 r C 42