• Exemplo: Reformular o DataFrame do Pandas de largo para comprido

Pode utilizar a seguinte sintaxe básica para converter um DataFrame do pandas de um formato largo para um formato longo:

 df = pd. melt (df, id_vars="col1", value_vars=[' col2 ', ' col3 ', ...]) 

Neste cenário, col1 é a coluna que utilizamos como identificador e col2 , col3 , etc. são as colunas que não são dinamizadas.

O exemplo seguinte mostra como utilizar esta sintaxe na prática.

Exemplo: Reformular o DataFrame do Pandas de largo para comprido

Suponhamos que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd #create DataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D'], ' points ': [88, 91, 99, 94], ' assists ': [12, 17, 24, 28], ' rebounds ': [22, 28, 30, 31]}) #view DataFrame df team points assists rebounds 0 A 88 12 22 1 B 91 17 28 2 C 99 24 30 3 D 94 28 31 

Podemos utilizar a seguinte sintaxe para remodelar este DataFrame de um formato largo para um formato longo:

 #reformar DataFrame de formato largo para formato longo df = pd. melt (df, id_vars="team", value_vars=[' points ', ' assists ', ' rebounds ']) #ver DataFrame atualizado df team valor variável 0 A points 88 1 B points 91 2 C points 9 9 3 D points 94 4 A assists 12 5 B assists 17 6 C assists 24 7 D assists 28 8 A rebounds 22 9 B rebounds 28 10 C rebounds 30 11 D rebounds 31 

O DataFrame está agora num formato longo.

Utilizámos a coluna "equipa" como coluna de identificação e não fizemos a derivação das colunas "pontos", "assistências" e "ressaltos".

Note que também podemos utilizar o nome_variável e nome_do_valor para especificar os nomes das colunas no novo DataFrame longo:

 #reshape DataFrame de formato largo para formato longo df = pd. melt (df, id_vars="team", value_vars=[' points ', ' assists ', ' rebounds '], var_name="metric", value_name="amount") #view updated DataFrame df team metric amount 0 A points 88 1 B points 91 2 C points 99 3 D points 94 4 A assists 12 5 B assists 17 6 C assists 24 7 D assists 28 8 A rebounds 22 9 B rebounds 28 10 C rebounds 30 11 Dabatimentos 31 

Nota : Pode encontrar a documentação completa para a aplicação pandas derreter() função aqui.