pandas函数之melt

1、melt方法

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

　　（1）参数

　　　　frame：处理的数据集

　　　　id_vars：tuple, list, or ndarray, optional。不需要转换的列名。

　　　　value_vars：tuple, list, or ndarray, optional。需要转换的列名，如果列全部都要转换，就不用写了。

　　　　var_name：需要转换列的名称。

　　　　value_name：值列的名称。

　　　　col_level：如果列是MultiIndex，则使用此级别。

　　　　ignore_index：bool型，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。

　　（2）举例

　　　　d = {'name':['alex','egon','tod'],'age':[17,18,19],'role':['ceo','editor','author']}
　　　　df = pd.DataFrame(d)

　　　　

　　　　df_melt = pd.melt(df)

　　　　

　　　　df_melt = pd.melt(df,id_vars='name')

　　　　　

　　　　d = {'name':['alex','egon','tod'],'age':[17,18,19],'role':['ceo','editor','author'],'city':['beijing','shanghai','shenzhen']}
　　　　df = pd.DataFrame(d)

 　　

　　　　df_melt = pd.melt(df,id_vars=['name','age'],value_vars='role',var_name='类别',value_name='角色')

　　　　

 

　　　　（2）stack()

　　　　　　df = pd.DataFrame([[0, 1], [2, 3]],index=['cat', 'dog'],columns=['weight', 'height'])

 　　　　

　　　　　　df.stack()