（七）整理数据

た入场券 2022-12-25 08:54 25阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一：melt整理数据：
     *   *  1: melt参数信息：
         *  2： 将原有表重新构造成长表：
         *  3：修改列名：
         *  4： 固定多列转换少数列：
         *  4：对表进行拆分：
     *  二：stack整理数据：
     *  三： wide\_to\_long整理数据：
     *   *  四：使用unstack处理数据：

## 一：melt整理数据： ##

### 1: melt参数信息： ###

从数据分析的角度，有时候我们需要把数据由"宽"数据，转换成”长”数据。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 2： 将原有表重新构造成长表： ###

> pew\_long = pd.melt(pew,id\_vars=‘religion’)  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 3：修改列名： ###

原有转换默认是生成variable,和value这两个列名。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 4： 固定多列转换少数列： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 4：对表进行拆分： ###

对于上面的表的转换，我们发现，对于不变的歌曲信息会存在大量的重复，原因是每周都有一个歌曲的记录。这样存放数据会占用大量的空间，我们可以将表拆分成两部分，一个表存储歌曲的信息，另一个表存放周信息。需要完整信息的时候，可以通过merge拼接数据。

1： 拆出一张表，然后去重：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
2：给歌曲信息表新增一个字段id,然后根据歌曲信息所有字段进行关联查询，然后拿到所有的信息。  
在所有的信息中取出每周频分信息和id,抽离出另外一张表，每周评分表。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
3：这样以后就可以根据id,查询这两张表中的所有信息了。

## 二：stack整理数据： ##

1: 将横向数据变成纵向数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
2： 对列重命名：

> state\_fruit\_tidy.columns = \[‘state’, ‘fruit’, ‘weight’\]

3:堆命名：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
4：直接一步到位：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 三： wide\_to\_long整理数据： ##

1：使用wide\_to\_long函数时，要求 1,2,3 这样的顺序信息在列名的最后，并用分隔符隔开。  
加载数据，调整名字：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
2：使用wide\_to\_long将宽数据变成长数据。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

### 四：使用unstack处理数据： ###

将stack处理的数据恢复：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/c0607ad39c594c43a2a001b0211d23b4.png
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