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python数据分析（七）：Pandas 数据变形与重塑

news 来源：原创 2025/7/22 7:16:01

Pandas 数据变形与重塑全面指南

1. 引言

在数据分析过程中，我们经常需要将数据从一种结构转换为另一种结构，以适应不同的分析需求。Pandas 提供了丰富的数据变形与重塑功能，包括旋转(pivot)、堆叠(stack)、融合(melt)等多种操作。本文将详细介绍这些功能，并通过实际代码示例展示如何使用它们。

2. 透视表操作 (pivot 和 pivot_table)

2.1 pivot 基础操作

pivot 用于将长格式数据转换为宽格式。

import pandas as pd
import numpy as np# 创建示例数据
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-02'],'Variable': ['A', 'B', 'A', 'B'],'Value': [10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用pivot进行重塑
pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='Variable', values='Value')
print("Pivot结果:\n", pivot_df)

输出:

Variable        A   B
Date                
2023-01-01    10  20
2023-01-02    30  40

解释:

index: 指定作为行索引的列
columns: 指定作为列名的列
values: 指定填充值的列

2.2 pivot_table 高级透视

pivot_table 支持聚合功能，适合处理重复值。

# 创建有重复值的数据
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-02'],'Variable': ['A', 'B', 'A', 'B'],'Value': [10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用pivot_table进行聚合
pivot_table_df = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Date', columns='Variable', aggfunc=np.mean)
print("\nPivot Table结果:\n", pivot_table_df)

输出:

Value          A   B
Date                
2023-01-01    20  20
2023-01-02   NaN  40

解释:

aggfunc: 指定聚合函数，默认为np.mean
可以处理重复值，对相同索引和列的组合进行聚合

3. 堆叠与反堆叠 (stack 和 unstack)

3.1 stack 操作

stack 将列转换为行，产生多级索引。

# 创建宽格式数据
wide_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],'B': [3, 4],'C': [5, 6]
}, index=['X', 'Y'])# 使用stack进行堆叠
stacked = wide_df.stack()
print("\nStack结果:\n", stacked)

输出:

X  A    1B    3C    5
Y  A    2B    4C    6
dtype: int64

3.2 unstack 操作

unstack 是 stack 的逆操作，将行转换为列。

# 使用unstack进行反堆叠
unstacked = stacked.unstack()
print("\nUnstack结果:\n", unstacked)

输出:

   A  B  C
X  1  3  5
Y  2  4  6

4. 融合与宽变长 (melt 和 wide_to_long)

4.1 melt 操作

melt 将宽格式数据转换为长格式。

# 创建宽格式数据
wide_df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2],'Name': ['Alice', 'Bob'],'Math': [90, 85],'Physics': [80, 75]
})# 使用melt进行融合
melted = pd.melt(wide_df, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Math', 'Physics'],var_name='Subject', value_name='Score')
print("\nMelt结果:\n", melted)

输出:

   ID   Name  Subject  Score
0   1  Alice     Math     90
1   2    Bob     Math     85
2   1  Alice  Physics     80
3   2    Bob  Physics     75

4.2 wide_to_long 操作

wide_to_long 是更灵活的宽变长转换方法。

# 创建复杂宽格式数据
wide_df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2],'Name': ['Alice', 'Bob'],'Score_Math_2022': [90, 85],'Score_Physics_2022': [80, 75],'Score_Math_2023': [95, 88],'Score_Physics_2023': [85, 78]
})# 使用wide_to_long进行转换
long_df = pd.wide_to_long(wide_df, stubnames=['Score'], i=['ID', 'Name'], j='Year', sep='_', suffix='\\w+')
print("\nWide to Long结果:\n", long_df)

5. 虚拟变量转换 (get_dummies 和 from_dummies)

5.1 get_dummies 操作

get_dummies 将分类变量转换为虚拟/指示变量。

# 创建分类数据
df = pd.DataFrame({'Color': ['Red', 'Blue', 'Green', 'Blue', 'Red']
})# 使用get_dummies进行转换
dummies = pd.get_dummies(df, columns=['Color'])
print("\nGet Dummies结果:\n", dummies)

输出:

   Color_Blue  Color_Green  Color_Red
0           0            0          1
1           1            0          0
2           0            1          0
3           1            0          0
4           0            0          1

5.2 from_dummies 操作

from_dummies 是 get_dummies 的逆操作。

# 使用from_dummies还原分类变量
from_dummies_df = pd.from_dummies(dummies, sep='_')
print("\nFrom Dummies结果:\n", from_dummies_df)

6. 爆炸操作 (explode)

explode 将列表形式的元素拆分为多行。

# 创建包含列表的数据
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2],'Items': [['A', 'B'], ['C', 'D', 'E']]
})# 使用explode进行爆炸
exploded = df.explode('Items')
print("\nExplode结果:\n", exploded)

输出:

   ID Items
0   1     A
0   1     B
1   2     C
1   2     D
1   2     E

7. 交叉表 (crosstab)

crosstab 计算两个或多个因素的简单交叉表。

# 创建示例数据
data = {'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male'],'Preference': ['Yes', 'No', 'Yes', 'Yes', 'No']
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用crosstab创建交叉表
cross_tab = pd.crosstab(df['Gender'], df['Preference'])
print("\nCrosstab结果:\n", cross_tab)

输出:

Preference  No  Yes
Gender            
Female      1    1
Male        1    2

8. 分箱操作 (cut)

cut 将连续变量离散化为区间。

# 创建连续数据
ages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32]# 使用cut进行分箱
bins = [18, 25, 35, 60, 100]
labels = ['18-25', '26-35', '36-60', '61+']
age_groups = pd.cut(ages, bins=bins, labels=labels)
print("\nCut结果:\n", age_groups)

9. 因子化操作 (factorize)

factorize 将分类变量编码为数值。

# 创建分类数据
colors = ['red', 'blue', 'green', 'blue', 'red']# 使用factorize进行编码
codes, uniques = pd.factorize(colors)
print("\nFactorize结果:")
print("编码:", codes)
print("唯一值:", uniques)

输出:

编码: [0 1 2 1 0]
唯一值: ['red' 'blue' 'green']

10. 总结

透视表操作:
- pivot: 简单的长转宽操作，不支持聚合
- pivot_table: 支持聚合的透视表，适合处理重复值
堆叠操作:
- stack: 将列转换为行，产生多级索引
- unstack: 将行转换为列，是stack的逆操作
融合操作:
- melt: 将宽格式数据转换为长格式
- wide_to_long: 更灵活的宽变长转换方法
虚拟变量转换:
- get_dummies: 将分类变量转换为虚拟变量
- from_dummies: 将虚拟变量转换回分类变量
爆炸操作:
- explode: 将列表形式的元素拆分为多行
交叉表:
- crosstab: 计算两个或多个因素的简单交叉表
分箱操作:
- cut: 将连续变量离散化为区间
因子化操作:
- factorize: 将分类变量编码为数值

选择合适的数据变形方法取决于:

数据的原始结构和目标结构
是否需要聚合操作
是否需要处理重复值或列表数据

掌握这些数据变形与重塑技术将大大提高你在实际数据分析工作中的效率和灵活性，使你能轻松应对各种数据格式转换需求。

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运行游戏并尝试让性能分析系统恢复部分功能我们现在的调试系统这几天基本整理得差不多了，因此我们打算开始清理一些功能，比如目前虽然已经在收集性能分析数据，但我们没有办法查看或有效利用这些信息。今天的计划可能会围绕这方面展开&#…...

编程日记 2025/7/8 3:56:26

性能测试工具篇

文章目录目录1. JMeter介绍1.1 安装JMeter1.2 打开JMeter1.3 JMeter基础配置1.4 JMeter基本使用流程1.5 JMeter元件作用域和执行顺序 2. 重点组件2.1 线程组2.2 HTTP取样器2.3 查看结果树2.4 HTTP请求默认值2.5 JSON提取器2.6 用户定义的变量2.7 JSON断言2.8 同步定时器&#…...

编程日记 2025/6/29 6:15:47