博客

Python 平铺数据并映射

  • Post category:Python

Python 平铺数据并映射指的是将嵌套的数据结构转换为平铺的形式，并且将其中的元素映射到另一个数据结构中。这种操作在数据分析和机器学习领域中非常常见。

为了实现这个功能，我们可以使用Python中的 flatten() 函数，以及 Pandas 中的 melt() 和 pivot() 函数。以下是这三个函数的详细用法说明：

  1. flatten()

flatten() 函数可以将多层嵌套的数据结构转换为平铺的形式。以下是示例代码：

def flatten(d, parent_key='', sep='_'):
    items = []
    for k, v in d.items():
        new_key = parent_key + sep + k if parent_key else k
        if isinstance(v, collections.MutableMapping):
            items.extend(flatten(v, new_key, sep=sep).items())
        else:
            items.append((new_key, v))
    return dict(items)

在这个函数中，我们递归遍历了所有的字典元素，并将它们的 key 进行连接，从而获得新的 key。然后将新的 key 和对应的 value 存储在一个新的 dict 中，并返回这个 dict。

  1. melt()

melt() 函数可以将宽表格转换为长表格。以下是示例代码：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'id': ['1', '2'],
    'name': ['Alice', 'Bob'],
    'age': [20, 30]
})

melt_data = pd.melt(data, id_vars=['id', 'name'], value_vars=['age'], var_name='type')

print(melt_data)

在这个示例中，我们有一个宽表格，其中有三列：id、name和age。我们希望将 age 转换为 type 列，并将其余列保留。使用 melt() 函数可以轻松完成这个任务。

  1. pivot()

pivot() 函数可以将长表格转换为宽表格。以下是示例代码：

import pandas as pd

melt_data = pd.DataFrame({
    'id': ['1', '1', '2', '2'],
    'name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob'],
    'type': ['age', 'weight', 'age', 'weight'],
    'value': [20, 60, 30, 70]
})

pivot_data = pd.pivot(melt_data, index=['id', 'name'], columns='type', values='value')

print(pivot_data)

在这个示例中，我们有一个长表格，其中有四个列：id、name、type和value。我们希望将 type 转换为列名，并将 id 和 name 作为索引。使用 pivot() 函数可以轻松完成这个任务。

总结：

Python 平铺数据并映射的操作可以使用 flatten() 函数、Pandas 中的 melt() 和 pivot() 函数来实现。无论是处理嵌套的数据结构，还是将长表格转换为宽表格，这些函数都非常有用。通过适当的组合这些函数，我们可以轻松地处理各种数据分析任务。

Tags: