我有这个数据帧:
columns= ['1972 [YR1972]',
'1973 [YR1973]',
'2007 [YR2007]',
'Country Name',
'Series Code']
index = np.arange(10) # array of numbers for the number of samples
df = pd.DataFrame(columns=columns, index = index)
基本上大约有100000行,因为大约有220个国家和1000个系列代码。在
不幸的是,这个结构并不是我真正喜欢的——我想把整个事情都转过来,这样我就把序列码作为列,一个年份列和一个国家列——而值在行中。我想我应该使用pivot函数,但结果并不是我预期的那样。 有人能指导我怎样用熊猫来达到这个目的吗?在
结果应该如下所示:
^{pr2}$
如果我没弄错你的问题,你可以用pd.melt()来做这个。在
您只需要:
pd.melt(df, id_vars=['Country Name', 'Series Code'], var_name='Year', value_name='your_values')
它会为你整理数据。在相关问题 更多 >
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