DataFrame.melt

DataFrame.melt(id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name=’value’, col_level=None, ignore_index=True)
将DataFrame从宽格式转为长格式。
此函数可用于将DataFrame转换为一种格式，其中一列或多列是标识符变量（id_vars），而其他所有列，被视为测量变量（value_vars）。

Parameters

id_vars 用作标识符变量的列
value_vars 要取消旋转的列。如果未指定，则使用所有未设置为id_vars的列。
var_name 用于“变量”列的名称。
value_name 用于“值”列的名称。
col_level 如果列是MultiIndex，则使用此级别来融合。
ignore_index True：忽略原始索引；False：保留原始索引

Example

  1. import pandas as pd
  3. df = pd.DataFrame({'site':['google', 'baidu', 'wiki'],
  4.                     'age':[18, 39, 22],
  5.                     'price': [1.0, 2.0, 3.0],
  6.                     'color': ['red', 'black', None]})
  7. df.melt(id_vars=['site'], value_vars=['age'])
  8. ---------------------------------------------------------
  9.     site    variable    value
  10. 0    google    age            18
  11. 1    baidu    age            39
  12. 2    wiki    age            22

Example

  1. import pandas as pd
  3. df = pd.DataFrame({'site':['google', 'baidu', 'wiki'],
  4.                     'age':[18, 39, 22],
  5.                     'price': [1.0, 2.0, 3.0],
  6.                     'color': ['red', 'black', None]})
  7. df.melt(id_vars=['site'], value_vars=['age', 'price'])
  8. -------------------------------------------------------------
  9.     site    variable    value
  10. 0    google    age            18.0
  11. 1    baidu    age            39.0
  12. 2    wiki    age            22.0
  13. 3    google    price        1.0
  14. 4    baidu    price        2.0
  15. 5    wiki    price        3.0

Example

  1. import pandas as pd
  3. df = pd.DataFrame({'site':['google', 'baidu', 'wiki'],
  4.                     'age':[18, 39, 22],
  5.                     'price': [1.0, 2.0, 3.0],
  6.                     'color': ['red', 'black', None]})
  7. df.melt(id_vars=['site'], value_vars=['age'], var_name='variable_name', value_name='value_name')
  8. ----------------------------------------------------------------------
  9.     site    variable_name    value_name
  10. 0    google    age                18
  11. 1    baidu    age                39
  12. 2    wiki    age                22

Example

  1. import pandas as pd
  3. df = pd.DataFrame({'site':['google', 'baidu', 'wiki'],
  4.                     'age':[18, 39, 22],
  5.                     'price': [1.0, 2.0, 3.0],
  6.                     'color': ['red', 'black', None]})
  7. df.melt(id_vars=['site'], value_vars=['age', 'price'], ignore_index=False)
  8. ----------------------------------------------------------------------------
  9.     site    variable    value
  10. 0    google    age            18.0
  11. 1    baidu    age            39.0
  12. 2    wiki    age            22.0
  13. 0    google    price        1.0
  14. 1    baidu    price        2.0
  15. 2    wiki    price        3.0