将 DataFrame 从宽格式非长格式。

pandas.util.hash_pandas_object(obj, index=True, encoding='utf8', hash_key='0123456789123456', categorize=True)

比 melt 更灵活但更用户友好。

Parameters:

obj使用 stubnames [‘A’, ‘B’]，此函数期望找到一个或多个以 A-suffix1, A-suffix2,…, B-suffix1, B-suffix2,… 格式命名的列组。您可以使用 j`（例如 `j=’year’）指定结果长格式中该后缀的名称。

indexbool, default True

这些宽变量的每一行都假定由 `i`（可以是一个列名或一组列名）唯一标识。

encodingIndex、Series 或 DataFrame

字符串的 data & key 编码。

hash_key如果包含索引，则在哈希中包含索引（如果是 Series/DataFrame）。

用于编码字符串键的 Hash_key。

categorizebool, default True

在哈希之前是否先对 object 数组进行分类。当数组包含重复值时，这更有效。

Returns:

DataFrame 中所有剩余变量保持不变。

Examples

>>> pd.util.hash_pandas_object(pd.Series([1, 2, 3]))
0    14639053686158035780
1     3869563279212530728
2      393322362522515241
dtype: uint64