Pandas 将列转化为行

在数据处理过程中，有时候需要将数据从列格式转换成行格式。Pandas是一种流行的Python数据分析库，能够轻松地完成这个任务。

阅读更多：Pandas 教程

一、Pandas行列操作概述

Pandas有两种基本的数据结构，即Series和DataFrame。Series是一维数组，DataFrame是二维表格。我们通常使用DataFrame进行数据操作。每一列的数据类型可以不同，可以是整数、浮点数、字符串等。

Pandas的优点之一是它提供的广泛而灵活的行列操作，如下：

索引：提取一列或一行
切片：选择多列或多行
排序：按列或行的值排序
重塑（reshape）：由行重组为列或由列重组为行
聚合：将数据分组并对每个组进行计算
连接：将多个数据框连接为一个数据框
透视表：对数据进行透视，生成汇总的表格

这些操作可以帮助我们在数据处理中更好地理解数据。接下来让我们重点了解重塑操作。

二、重塑数据

在读取数据的时候，我们通常会面临将数据从列格式转换至行格式的任务。例如：

原始数据：

姓名	性别	英语	数学	物理
小红	女	80	85	73
小明	男	88	89	90
小刚	男	92	90	98

处理过的数据：

姓名	性别	科目	成绩
小红	女	英语	80
小红	女	数学	85
小红	女	物理	73
小明	男	英语	88
小明	男	数学	89
小明	男	物理	90
小刚	男	英语	92
小刚	男	数学	90
小刚	男	物理	98

通过上面的数据，可以更好地对列转行进行理解。在Pandas中，有两种转换方式：

基于列名（变量名）的转换
基于索引位置（序号）的转换

下面，我们将通过这两种方式详细讲解。

1.基于列名的转换

基于列名的转换是一个列转成多行的过程。在实践中，我们通常需要使用melt方法实现。

列名转行：

import pandas as pd

scores = pd.DataFrame({
        'name':['小红','小明','小刚'],
        'gender':['女','男','男'],
        'english':[80,88,92],
        'math':[85,89,90],
        'physics':[73,90,98]})

long_scores = pd.melt(scores, id_vars=['name','gender'], 
                      var_name='subject', value_name='score')

long_scores

输出结果：

	name	gender	subject	score
0	小红	女	英语	80
1	小明	男	英语	88
2	小刚	男	英语	92
3	小红	女	数学	85\| 4 \| 小明 \| 男 \| 数学 \| 89
5	小刚	男	数学	90
6	小红	女	物理	73
7	小明	男	物理	90
8	小刚	男	物理	98

其中，我们使用melt方法指定了待转换的数据、保留的列、转换后的目标列名，最后输出了转换后的结果。id_vars参数定义了需要保留的列，它们将不参与列转行的过程。var_name参数则定义了转换后的列名，value_name定义了转换后的值名。

转换前的数据中，每个学生成绩信息都包含在一个宽表中。我们通过将表转换为多行格式，将学生成绩信息拆分为了多行。

2.基于位置的转换

基于位置的转换是一个列转成一列的过程。通过stack方法实现。

位置转行：

import pandas as pd

scores = pd.DataFrame({
        'name':['小红','小明','小刚'],
        'gender':['女','男','男'],
        'english':[80,88,92],
        'math':[85,89,90],
        'physics':[73,90,98]})

stacked_scores = scores.set_index(['name','gender']).stack().reset_index()
stacked_scores.columns = ['name','gender','subject','score']

stacked_scores

输出结果：

	name	gender	subject	score
0	小红	女	english	80
1	小红	女	math	85
2	小红	女	physics	73
3	小明	男	english	88
4	小明	男	math	89
5	小明	男	physics	90
6	小刚	男	english	92
7	小刚	男	math	90
8	小刚	男	physics	98