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我有以下 pandas 数据框，其中我在不同日期的 5 个不同点的 NDVI 值-
print (df)
>>>
PSC Intel
FID Lat Lon 23-May 18-May 25-May 28-May
0 51.62 -63.81 -0.04 0.08 0.10 0.13
1 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.10 0.13
2 51.62 -63.80 -0.05 0.08 0.07 0.12
3 51.62 -63.80 -0.06 0.08 0.11 0.14
4 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.11 0.16
但是，我需要将它们转换为堆叠 NDVI 值的位置，并且那里将有一个新列来指示数据收集日期。所需格式如下-
FID Lat Lon NVAL Date SAT
0 51.62 -63.81 -0.04 23-May PSC
1 51.62 -63.80 -0.05 23-May PSC
2 51.62 -63.80 -0.05 23-May PSC
3 51.62 -63.80 -0.06 23-May PSC
4 51.62 -63.80 -0.05 23-May PSC
0 51.62 -63.81 0.08 18-May PSC
1 51.62 -63.80 0.09 18-May PSC
2 51.62 -63.80 0.08 18-May PSC
3 51.62 -63.80 0.08 18-May PSC
4 51.62 -63.80 0.09 18-May PSC
0 51.62 -63.81 0.10 25-May Inter
1 51.62 -63.80 0.10 25-May Inter
2 51.62 -63.80 0.07 25-May Inter
3 51.62 -63.80 0.11 25-May Inter
4 51.62 -63.80 0.11 25-May Inter
0 51.62 -63.81 0.13 28-May Inter
1 51.62 -63.80 0.13 28-May Inter
2 51.62 -63.80 0.12 28-May Inter
3 51.62 -63.80 0.14 28-May Inter
4 51.62 -63.80 0.16 28-May Inter
有没有办法使用 pandas 或任何其他 python 库来做到这一点？
最佳答案
设置:
from io import StringIO
import pandas as pd
df = pd.read_table(StringIO("""FID Lat Lon 23-May 18-May 25-May 28-May
0 51.62 -63.81 -0.04 0.08 0.10 0.13
1 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.10 0.13
2 51.62 -63.80 -0.05 0.08 0.07 0.12
3 51.62 -63.80 -0.06 0.08 0.11 0.14
4 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.11 0.16"""), sep='\s+')
使用melt :
df = pd.melt(df,id_vars=['FID','Lat','Lon'], var_name='Date', value_name='Value')
输出:df[['FID','Lat','Lon','Value','Date']]
FID Lat Lon Value Date
0 0 51.62 -63.81 -0.04 23-May
1 1 51.62 -63.80 -0.05 23-May
2 2 51.62 -63.80 -0.05 23-May
3 3 51.62 -63.80 -0.06 23-May
4 4 51.62 -63.80 -0.05 23-May
5 0 51.62 -63.81 0.08 18-May
6 1 51.62 -63.80 0.09 18-May
7 2 51.62 -63.80 0.08 18-May
8 3 51.62 -63.80 0.08 18-May
9 4 51.62 -63.80 0.09 18-May
10 0 51.62 -63.81 0.10 25-May
11 1 51.62 -63.80 0.10 25-May
12 2 51.62 -63.80 0.07 25-May
13 3 51.62 -63.80 0.11 25-May
14 4 51.62 -63.80 0.11 25-May
15 0 51.62 -63.81 0.13 28-May
16 1 51.62 -63.80 0.13 28-May
17 2 51.62 -63.80 0.12 28-May
18 3 51.62 -63.80 0.14 28-May
19 4 51.62 -63.80 0.16 28-May
关于python - 堆叠 Pandas 数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53509471/
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