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pandas的melt方法使用

Pandas 的 melt 方法用于将宽格式(wide format)的 DataFrame 转换为长格式(long format)的 DataFrame。这种转换在数据处理和可视化中非常有用,尤其是在处理多列数据时。

宽格式 vs 长格式

  • 宽格式(Wide Format):每一列代表一个变量,每一行代表一个观测值。
  • 长格式(Long Format):每一行代表一个变量的一个观测值,变量名和值分别存储在两列中。

melt 方法的主要参数包括:

  • id_vars:指定哪些列保持不变(即不进行转换)。
  • value_vars:指定哪些列需要转换(默认是除了 id_vars 之外的所有列)。
  • var_name:指定变量名列的名称(默认是 'variable')。
  • value_name:指定值列的名称(默认是 'value')。
import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Math': [85, 90, 78],'Science': [92, 88, 85],'English': [88, 95, 90]
}
df = pd.DataFrame(data) # 宽表
print(df)

使用melt转为长格式:

df_melted = df.melt(id_vars=['Name'], var_name='Subject', value_name='Score')

1795. 每个产品在不同商店的价格 - 力扣(LeetCode)

请你重构 Products 表,查询每个产品在不同商店的价格,使得输出的格式变为(product_id, store, price) 。如果这一产品在商店里没有出售,则不输出这一行。

输出结果表中的 顺序不作要求

解题思路:使用melt将宽表转为长表的基础操作:

import pandas as pddef rearrange_products_table(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:return products.melt(id_vars=['product_id'], var_name='store',value_name='price').dropna()

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