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我有一个数据集,需要从长到宽进行解析和操作。每行代表一个人,有多个列代表测量的实例(英国生物银行格式):
import pandas as pd
# initialize data of lists.
data = {'id': ['1', '2', '3', '4'],
'3-0.0': [20, 21, 19, 18],
'3-1.0': [10, 11, 29, 12],
'3-2.0': [5, 6, 7, 8]}
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('id')
3-0.0、3-1.0 和 3-2.0 是同一事件对给定人员的三种不同度量。我想要的是给定人员的多行和指示事件实例(0,1 或 2)的列,然后是关联值的列。
我的低效方法如下,我知道它可以做得更好。我是 python 的新手,所以正在寻找更有效的编码方式:
# parsing out each instance
i0 = df.filter(regex="\-0\.")
i1 = df.filter(regex="\-1\.")
i2 = df.filter(regex="\-2\.")
# set index as column and melt each df
i0.reset_index(inplace=True)
i0 = pd.melt(i0, id_vars = "index", ignore_index = True).dropna().drop(columns=['variable']).assign(instance = '0')
i1.reset_index(inplace=True)
i1 = pd.melt(i1, id_vars = "index", ignore_index = True).dropna().drop(columns=['variable']).assign(instance = '1')
i2.reset_index(inplace=True)
i2 = pd.melt(i2, id_vars = "index", ignore_index = True).dropna().drop(columns=['variable']).assign(instance = '2')
# concatenate back together
fin = pd.concat([i0,i1,i2])
data = {'id': ['1', '2', '3', '4'],
'3-0.0': [20, 21, 19, 18],
'3-1.0': [10, 11, 29, 12],
'3-2.0': [5, 6, 7, 8]}
# final dataset looks like this
id, measure, instance
1 20 0
1 10 1
1 5 2
2 21 0
2 11 1
2 6 2
3 19 0
3 29 1
3 7 2
4 18 0
4 12 1
4 8 2
如果您能将多个测量列的格式合并为这样的事实,将获得奖励 3-0.0','3-1.0', '3-2.0','4-0.0','4-1.0', '4-2.0',...
最佳答案
给定:
id 3-0.0 3-1.0 3-2.0 4-0.0 4-1.0 4-2.0
0 1 20 10 5 10 5 20
1 2 21 11 6 11 6 21
2 3 19 29 7 29 7 19
3 4 18 12 8 12 8 18
正在做:
unique_people = df.filter(regex='\d-').columns.str.split('-').str[0].unique()
out = pd.wide_to_long(df, stubnames=unique_people, i='id', j='instance', sep='-', suffix='.*')
out = out.rename(int, level=1)
print(out.sort_index())
输出:
3 4
id instance
1 0 20 10
1 10 5
2 5 20
2 0 21 11
1 11 6
2 6 21
3 0 19 29
1 29 7
2 7 19
4 0 18 12
1 12 8
2 8 18
关于python - 更有效的 pandas 数据帧操作方式 : filtering and melting,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/72878029/
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