11. 当多个变量被存储为列名和列值时进行清理

  1. #  读取sensors数据集
  2.  In[84]: sensors = pd.read_csv('data/sensors.csv')
  3.          sensors
  4. out[84]:

11. 当多个变量被存储为列名和列值时进行清理 - 图1

  1. #  用melt清理数据
  2.  In[85]: sensors.melt(id_vars=['Group', 'Property'], var_name='Year').head(6)
  3. out[85]:

11. 当多个变量被存储为列名和列值时进行清理 - 图2

  1. #  用pivot_table，将Property列转化为新的列名
  2.  In[86]: sensors.melt(id_vars=['Group', 'Property'], var_name='Year') \
  3.                 .pivot_table(index=['Group', 'Year'], columns='Property', values='value') \
  4.                 .reset_index() \
  5.                 .rename_axis(None, axis='columns')
  6. out[86]:

11. 当多个变量被存储为列名和列值时进行清理 - 图3

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  1. #  用stack和unstack实现上述方法
  2.  In[87]: sensors.set_index(['Group', 'Property']) \
  3.                 .stack() \
  4.                 .unstack('Property') \
  5.                 .rename_axis(['Group', 'Year'], axis='index') \
  6.                 .rename_axis(None, axis='columns') \
  7.                 .reset_index()
  8. out[87]:

11. 当多个变量被存储为列名和列值时进行清理 - 图4