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【python pandas】資料框行轉列,列轉行

測試資料:

context_id  subject_gmt differtime  browse_count    click_count like_count  commet_count    reply_count score_value
last1   2018/8/12 10:35 2920.066    150 78  55  15  46  5
last2   2018/8/11 15:02 4093.066    68  57  42  6   10  4
last3   2018/8/13 15:10 1205.066    54  12  5   0   10  4
last4   2018/7/13 10:10 46145
.066 853 833 556 358 665 8 last5 2018/8/12 9:35 2980.066 12 5 1 0 7 2 last6 2018/8/13 14:02 1273.066 8 2 0 2 6 2 last7 2018/8/10 15:10 5525.066 812 765 589 652 234 12 last8 2018/7/13 9:10 46205.066 87 82 65 79 86 3 last9 2018/8/12 13:05 2770.066 189 135 102 132 84 4 last10 2018/8/11
15:55 4040.066 335 226 188 220 175 8

我們常常需要將DataFrame物件中的某列或某幾列作為索引,或者將索引轉化為物件的列。
pandas提供了set_index()/reset_index() 來供我們使用。

# -*- encoding=utf-8 -*-

import pandas as pd

ceshi = pd.read_csv(u'F:/下載/context_data.csv')


# print(ceshi)

# melt行轉列
bd = pd.melt(ceshi, id_vars=['context_id','subject_gmt'
],value_vars=['browse_count','click_count','like_count','commet_count','reply_count','score_value'], var_name='count_type',value_name='count_value') # print(bd) # pivot_table 列轉行 mdd = pd.DataFrame(pd.pivot_table(bd, index = ['context_id','subject_gmt'],columns = 'count_type', values = 'count_value')) # 索引轉換為列 mdd.reset_index(inplace=True) print(mdd)
E:\laidefa\python.exe "E:/Program Files/pycharmproject/線上模型/行轉列.py"
   context_id      subject_gmt    count_type  count_value
0       last1  2018/8/12 10:35  browse_count          150
1       last2  2018/8/11 15:02  browse_count           68
2       last3  2018/8/13 15:10  browse_count           54
3       last4  2018/7/13 10:10  browse_count          853
4       last5   2018/8/12 9:35  browse_count           12
5       last6  2018/8/13 14:02  browse_count            8
6       last7  2018/8/10 15:10  browse_count          812
7       last8   2018/7/13 9:10  browse_count           87
8       last9  2018/8/12 13:05  browse_count          189
9      last10  2018/8/11 15:55  browse_count          335
10      last1  2018/8/12 10:35   click_count           78
11      last2  2018/8/11 15:02   click_count           57
12      last3  2018/8/13 15:10   click_count           12
13      last4  2018/7/13 10:10   click_count          833
14      last5   2018/8/12 9:35   click_count            5
15      last6  2018/8/13 14:02   click_count            2
16      last7  2018/8/10 15:10   click_count          765
17      last8   2018/7/13 9:10   click_count           82
18      last9  2018/8/12 13:05   click_count          135
19     last10  2018/8/11 15:55   click_count          226
20      last1  2018/8/12 10:35    like_count           55
21      last2  2018/8/11 15:02    like_count           42
22      last3  2018/8/13 15:10    like_count            5
23      last4  2018/7/13 10:10    like_count          556
24      last5   2018/8/12 9:35    like_count            1
25      last6  2018/8/13 14:02    like_count            0
26      last7  2018/8/10 15:10    like_count          589
27      last8   2018/7/13 9:10    like_count           65
28      last9  2018/8/12 13:05    like_count          102
29     last10  2018/8/11 15:55    like_count          188
30      last1  2018/8/12 10:35  commet_count           15
31      last2  2018/8/11 15:02  commet_count            6
32      last3  2018/8/13 15:10  commet_count            0
33      last4  2018/7/13 10:10  commet_count          358
34      last5   2018/8/12 9:35  commet_count            0
35      last6  2018/8/13 14:02  commet_count            2
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37      last8   2018/7/13 9:10  commet_count           79
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40      last1  2018/8/12 10:35   reply_count           46
41      last2  2018/8/11 15:02   reply_count           10
42      last3  2018/8/13 15:10   reply_count           10
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52      last3  2018/8/13 15:10   score_value            4
53      last4  2018/7/13 10:10   score_value            8
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57      last8   2018/7/13 9:10   score_value            3
58      last9  2018/8/12 13:05   score_value            4
59     last10  2018/8/11 15:55   score_value            8
count_type context_id      subject_gmt  browse_count  click_count  \
0               last1  2018/8/12 10:35           150           78   
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2               last2  2018/8/11 15:02            68           57   
3               last3  2018/8/13 15:10            54           12   
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6               last6  2018/8/13 14:02             8            2   
7               last7  2018/8/10 15:10           812          765   
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9               last9  2018/8/12 13:05           189          135   

count_type  commet_count  like_count  reply_count  score_value  
0                     15          55           46            5  
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2                      6          42           10            4  
3                      0           5           10            4  
4                    358         556          665            8  
5                      0           1            7            2  
6                      2           0            6            2  
7                    652         589          234           12  
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9                    132         102           84            4  

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