pandas.lreshape

pandas.lreshape(data, groups, dropna=True)

将宽格式数据重塑为长格式。DataFrame.pivot 的广义逆。

接受一个字典 groups，其中每个键是一个新的列名，每个值是旧列名的列表，这些旧列名将在重塑过程中“融化”到新列名下。

Parameters:

dataDataFrame

宽格式 DataFrame。

groupsdict

{新名称 : 列名列表}。

dropnabool, default True

不包括条目全为 NaN 的列。

Returns:

DataFrame

重塑后的 DataFrame。

参见

melt

将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式，并可选择保留标识符。

pivot

创建电子表格风格的透视表作为 DataFrame。

DataFrame.pivot

不带聚合的透视，可以处理非数值数据。

DataFrame.pivot_table

pivot 的泛化，可以处理单个索引/列对的重复值。

DataFrame.unstack

基于索引值进行透视，而不是基于列。

wide_to_long

将宽面板数据转换为长格式。灵活性不如 melt，但更易于使用。

Examples

>>> data = pd.DataFrame({'hr1': [514, 573], 'hr2': [545, 526],
...                      'team': ['Red Sox', 'Yankees'],
...                      'year1': [2007, 2007], 'year2': [2008, 2008]})
>>> data
   hr1  hr2     team  year1  year2
0  514  545  Red Sox   2007   2008
1  573  526  Yankees   2007   2008

>>> pd.lreshape(data, {'year': ['year1', 'year2'], 'hr': ['hr1', 'hr2']})
      team  year   hr
0  Red Sox  2007  514
1  Yankees  2007  573
2  Red Sox  2008  545
3  Yankees  2008  526