对比excel,用python实现逆透视操作(宽表变长表)

大家好

最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题,其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧,今天我们就来看看excelpython如何实现这个需求吧!

对比excel,用python实现逆透视操作(宽表变长表)_第1张图片

目录:

  1. excel逆透视技巧
  2. Pandas逆透视技巧

1. excel逆透视技巧

excel做逆透视操作是需要用到Power Query。

第一步:选中数据,然后在菜单栏-数据-点击来自表格/区域

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选中数据-来自表格

第二步:创建表的时候,根据实际情况选中是否包含标题(本例不包含)

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创建表

第三步:点击上述确认按钮后会出现Power Query编辑器

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Power Query编辑器

第四步:按照control选中全部需要操作的列(或者shift连续取列),再到转换-点击逆透视列

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逆透视列

第五步:可以看到出现了我们需要的结果

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逆透视结果

第六步:点击左上角文件,选中关闭并上载

对比excel,用python实现逆透视操作(宽表变长表)_第7张图片

上载数据

第七步:我们发现,在原始表出现了 表1的页签,里面正是我们期望的逆透视结果,搞定!(删掉无关列属性即可)

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最终结果数据

2. Pandas逆透视技巧

我们要做的是透视的逆向操作,也就是逆透视pandas自然也提供了非常方便的函数方法,让我们来一起看看吧。

隆重推荐 melt函数方法:

df.melt(
    id_vars=None,
    value_vars=None,
    var_name=None,
    value_name='value',
    col_level: 'Level | None' = None,
    ignore_index: 'bool' = True,
) -> 'DataFrame'
Docstring:
Unpivot a DataFrame from wide to long format, optionally leaving identifiers set.

id_vars :tuple,list或ndarray(可选),用作标识变量的列

value_vars:tuple,列表或ndarray,可选,要取消透视的列。如果未指定,则使用未设置为id_vars的所有列

var_name:scalar,用于“变量”列的名称。如果为None,则使用frame.columns.name或“variable”

value_name:scalar,默认为“ value”,用于“ value”列的名称

col_level:int或str,可选,如果列是MultiIndex,则使用此级别来融化

就不举例了,直接拿案例数据开搞!

import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel(r'0927测试数据.xlsx', header=None)
df

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数据预览

# 直接逆透视
(
    df.melt(id_vars=df.columns[:2], # 标识变量的列
        value_vars=df.columns[2:], # 注释掉结果一样
        ignore_index=True, # 忽略索引
           )
    .sort_values(by=[0,1]) # 排序
    .dropna() # 删除含空值的行
)

对比excel,用python实现逆透视操作(宽表变长表)_第10张图片

结果

是不是很方便,直接一个函数即可搞定,感谢 群成员 1px 提供的思路。

这种解决方案,笔者在之前给朋友处理过,不过看到这题的时候我居然用的是另外一种更复杂的解决方法,简直秀逗了。

我们也看看这种更麻烦的解决方案吧:

核心是explode爆炸列

data = df.iloc[:,:2].copy()
data

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初始化data

# 辅助列用于存储店信息列表
data['辅助列'] = list(df.loc[:,2:].values)
data

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辅助列存储店信息列表

# 爆炸列完成需求
data.explode(column='辅助列').dropna()

对比excel,用python实现逆透视操作(宽表变长表)_第13张图片

爆炸列完成需求

以上就是本次的全部内容,围绕着关于宽表转长表,也就是逆透视的操作。其实excelpandas都提供了很简单直接的处理方法,大家熟悉操作后自然就能轻车熟路,高效解决问题啦。

不过,我们也可以通过其他一些思路来锻炼自己的逻辑思维能力,也许能更强化自己对复杂问题的应对水平哦!

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