这篇文章主要讲解了python数据分析如何实现长宽格式的转换，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！

# encoding=utf-8import numpy as npimport pandas as pd# 长宽格式的转换# 1data = pd.read_csv('d:data/macrodata.csv')print 'data:=\n', dataprint 'data.to_records():=\n', data.to_records()print 'data.year:=\n', data.yearprint 'data.quarter:=\n', data.quarterperiods = pd.PeriodIndex(year=data.year, quarter=data.quarter, name='date')print 'periods:=\n', periodsdata = pd.DataFrame(data.to_records(), columns=pd.Index(['realgdp', 'infl', 'unemp'], name='item'), index=periods.to_timestamp('D', 'end'))print 'data:=\n', dataldata = data.stack().reset_index().rename(columns={0: 'value'})# print 'ldata:=\n', ldataprint 'ldata.get(\'realgdp\'):=\n', ldata.get('realgdp')print 'ldata.get(\'unemp\'):=\n', ldata.get('unemp')wdata = ldata.pivot('date', 'item', 'value')print 'ldata:=\n', ldataprint 'wdata:=\n', wdata# 2print 'ldata[:10]:=\n', ldata[:10]pivoted = ldata.pivot('date', 'item', 'value')print 'pivoted:=\n', pivotedprint 'pivoted.head():=\n', pivoted.head()print 'ldata:=\n', ldataldata['value2'] = np.random.randn(len(ldata))print 'ldata[\'value2\']:=\n', ldata['value2']print 'ldata[:10]:=\n', ldata[:10]pivoted = ldata.pivot('date', 'item')print 'pivoted:=\n', pivotedprint pivoted[:5]print 'pivoted[\'value\'][:5]:=\n', pivoted['value'][:5]print 'ldata:=\n', ldataunstacked = ldata.set_index(['date', 'item']).unstack('item')print 'unstacked:=\n', unstackedprint 'test'

补充知识：python使用_pandas_用stack和unstack进行行列重塑（key-value变宽表）

数据结构的重塑（reshape）

与数据库交互时常遇到堆叠格式（key-value）和宽表形式(dataframe)的转换，如：

堆叠格式：

宽表形式dataframe：

下面是相互转换的示例代码：

import pandas as pdimport numpy as np # 常用的表格形式的数据结构df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)), index=['id1','id2'], columns=['attr1','attr2','attr3'])print(df)out: attr1 attr2 attr3id1 0 1 2id2 3 4 5 # 宽表形式(dataframe)转变为堆叠形式（key-value）形式# 数据库中常以该形式存储df_key_value = df.stack().reset_index()df_key_value.columns = ['id', 'attr', 'value']print(df_key_value)out:idattrvalue0id1attr101id1attr212id1attr323id2attr134id2attr245id2attr35 # 堆叠转换为宽表形式 # 用set_index创建层次化索引，在用unstack重塑# unstack中作为旋转轴的变量（如attr），其值会作为列变量展开df_key_value.set_index(['id','attr']).unstack('attr')out:valueattrattr1attr2attr3idid1012id2345 # 多层索引转化为宽表df_long = df_key_value.set_index(['id','attr']).unstack('attr')['value'].reset_index()df_longout:attridattr1attr2attr30id10121id2345 # 堆叠转换为宽表的快捷键---pivotdf_key_value.pivot('id','attr','value')out:attrattr1attr2attr3idid1012id2345

看完上述内容，是不是对python数据分析如何实现长宽格式的转换有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。