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次のように、ggplot（多くの場合、長い形式のデータフレームが必要です）で使用するプロットのためにパンダデータフレームを溶かしました：

test = pandas.melt(iris, id_vars=["Name"], value_vars=["SepalLength", "SepalWidth"])

これNameにより、アイリス データセットのフィールドがインデックスに保持されますが、列が長い形式にSepalLength変換されます。SepalWidth

test.ix[0:10]
Out:
           Name     variable  value
0   Iris-setosa  SepalLength    5.1
1   Iris-setosa  SepalLength    4.9
2   Iris-setosa  SepalLength    4.7
3   Iris-setosa  SepalLength    4.6
4   Iris-setosa  SepalLength    5.0
5   Iris-setosa  SepalLength    5.4
6   Iris-setosa  SepalLength    4.6
7   Iris-setosa  SepalLength    5.0
8   Iris-setosa  SepalLength    4.4
9   Iris-setosa  SepalLength    4.9
10  Iris-setosa  SepalLength    5.4

このデータフレームを元に戻すにはどうすればよいですか? 列を保持したいのですNameが、フィールドの値variableを別の列に変換します。フィールドは一意ではNameないため、インデックスとして使用できないと思います。私の印象でpivotは、これは正しい機能ですが、正しくありません。

test.pivot(columns="variable", values="value")
KeyError: u'no item named '

どうすればこれを行うことができますか? また、長い形式の複数の列があるデータフレームを解凍できますか?つまり、上記testの列のような複数の列がありvariableますか? columns単一の値ではなく、列のリストを受け入れる必要があることを意味します。ありがとう。

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testデータフレームには一意の各行を識別するインデックスがないため、この状況はあいまいだと思います。行をSepalLength と SepalWidth でmelt単純に積み上げた場合、ピボットするインデックスを手動で作成できます。value_vars結果は元の結果と同じになるように見えます:

In [15]: test['index'] = range(len(test) / 2) * 2
In [16]: test[:10]
Out[16]: 
          Name     variable  value  index
0  Iris-setosa  SepalLength    5.1      0
1  Iris-setosa  SepalLength    4.9      1
2  Iris-setosa  SepalLength    4.7      2
3  Iris-setosa  SepalLength    4.6      3
4  Iris-setosa  SepalLength    5.0      4
5  Iris-setosa  SepalLength    5.4      5
6  Iris-setosa  SepalLength    4.6      6
7  Iris-setosa  SepalLength    5.0      7
8  Iris-setosa  SepalLength    4.4      8
9  Iris-setosa  SepalLength    4.9      9

In [17]: test[-10:]
Out[17]: 
               Name    variable  value  index
290  Iris-virginica  SepalWidth    3.1    140
291  Iris-virginica  SepalWidth    3.1    141
292  Iris-virginica  SepalWidth    2.7    142
293  Iris-virginica  SepalWidth    3.2    143
294  Iris-virginica  SepalWidth    3.3    144
295  Iris-virginica  SepalWidth    3.0    145
296  Iris-virginica  SepalWidth    2.5    146
297  Iris-virginica  SepalWidth    3.0    147
298  Iris-virginica  SepalWidth    3.4    148
299  Iris-virginica  SepalWidth    3.0    149

In [18]: df = test.pivot(index='index', columns='variable', values='value')
In [19]: df['Name'] = test['Name']
In [20]: df[:10]
Out[20]: 
variable  SepalLength  SepalWidth         Name
index                                         
0                 5.1         3.5  Iris-setosa
1                 4.9         3.0  Iris-setosa
2                 4.7         3.2  Iris-setosa
3                 4.6         3.1  Iris-setosa
4                 5.0         3.6  Iris-setosa
5                 5.4         3.9  Iris-setosa
6                 4.6         3.4  Iris-setosa
7                 5.0         3.4  Iris-setosa
8                 4.4         2.9  Iris-setosa
9                 4.9         3.1  Iris-setosa

In [21]: (iris[["SepalLength", "SepalWidth", "Name"]] == df[["SepalLength", "SepalWidth", "Name"]]).all()
Out[21]: 
SepalLength    True
SepalWidth     True
Name           True
于 2013-02-23T22:06:17.607 に答える