Функция wide_to_long

Функция wide_to_long применяется к DataFrame и преобразует таблицу из широкого формата в длинный. Она полезна, когда данные представлены в виде нескольких столбцов, соответствующих разным значениям одной переменной. Основные параметры: df - исходная таблица, stubnames - корневое имя столбцов, i - идентификатор строки, j - имя нового столбца для суффиксов, sep - разделитель в именах столбцов.

Синтаксис

pd.wide_to_long(df, stubnames, i, j, sep='')

Пример

Давайте преобразуем таблицу с данными за два года:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'id': [1, 2],
	'value_2020': [10, 20],
	'value_2021': [15, 25]
})
res = pd.wide_to_long(df, stubnames='value', i='id', j='year', sep='_')
print(res)

Результат выполнения кода:

value
		id year
		1  2020	 10
		1  2021	 15
		2  2020	 20
		2  2021	 25

Пример

Теперь преобразуем таблицу с несколькими переменными:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'id': [1, 2],
	'a_2020': [100, 200],
	'a_2021': [110, 210],
	'b_2020': [50, 60],
	'b_2021': [55, 65]
})
res = pd.wide_to_long(df, stubnames=['a', 'b'], i='id', j='year', sep='_')
print(res)

Результат выполнения кода:

a   b
		id year
		1  2020  100  50
		1  2021  110  55
		2  2020  200  60
		2  2021  210  65

Пример

Пример с использованием суффиксов без разделителя:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'id': [1, 2],
	'value2020': [5, 6],
	'value2021': [7, 8]
})
res = pd.wide_to_long(df, stubnames='value', i='id', j='year', sep='')
print(res)

Результат выполнения кода:

value
		id year
		1  2020	  5
		1  2021	  7
		2  2020	  6
		2  2021	  8

Смотрите также

функция melt,
которая преобразует таблицу из широкого в длинный формат
функция pivot,
которая выполняет обратное преобразование
функция pivot_table,
которая создает сводную таблицу с агрегацией
функция crosstab,
которая строит таблицу частот