使用熔化和未熔化重塑Pandas数据框架

使用 Pandas 数据框架时，我们有时需要对数据进行重塑以满足不同的业务需求。其中，熔化和未熔化重塑是两种常见的操作。

熔化重塑

熔化重塑是指将一张宽表转化为一张长表的操作，即将表格中的列转换为行，同时将其它列的数据也跟随转换为行。在 Pandas 中，我们可以使用 melt() 方法来进行熔化重塑。

以下是一个 sales 表格的例子：

sales = pd.DataFrame({'storeid': [1, 2], '2020_sales': [1000, 2000], '2021_sales': [1500, 2500]})

sales 表格的内容如下：

storeid	2020_sales	2021_sales
1	1000	1500
2	2000	2500

我们可以使用以下代码来将 sales 表格进行熔化重塑：

sales_melted = pd.melt(sales, id_vars=['storeid'], var_name='year', value_name='sales')

sales_melted 表格的内容如下：

storeid	year	sales
1	2020_sales	1000
2	2020_sales	2000
1	2021_sales	1500
2	2021_sales	2500

上面的代码中，id_vars 参数指定了需要保留在长表格中的列，即 storeid 列，而 var_name 参数指定了需要被熔化的列的列名，即 year 列，value_name 参数指定了需要将与 var_name 列对应的值转换为的值的列名，即 sales 列。

未熔化重塑

未熔化重塑是指将一张宽表转化为一张更宽的宽表，即将一些行合并为一行来显示更多的信息。在 Pandas 中，我们可以使用 pivot() 方法来进行未熔化重塑。

以下是一个 sales_melted 表格的例子：

sales_melted = pd.DataFrame({'storeid': [1, 2, 1, 2], 'year': ['2020_sales', '2020_sales', '2021_sales', '2021_sales'], 'sales': [1000, 2000, 1500, 2500]})

sales_melted 表格的内容如下：

storeid	year	sales
1	2020_sales	1000
2	2020_sales	2000
1	2021_sales	1500
2	2021_sales	2500

我们可以使用以下代码来将 sales_melted 表格进行未熔化重塑：

sales_unmelted = sales_melted.pivot(index='storeid', columns='year', values='sales')

sales_unmelted 表格的内容如下：

year	2020_sales	2021_sales
storeid=1	1000	1500
storeid=2	2000	2500

上面的代码中，index 参数指定了需要作为行索引的列，即 storeid 列，columns 参数指定了需要作为列索引的列，即 year 列，values 参数指定了需要填充到表格中的值的列，即 sales 列。

总结一下，熔化和未熔化重塑是两种操作，它们能让我们更加灵活方便地使用 Pandas 数据框架。