pandas 变形

• 一、长表宽表的变形函数
• • 1. pivot_长表变宽表(唯一性条件)
  • 2. pivot_table_(长变宽(不唯一时，聚合操作)）
  • 3. melt_宽表变长表(列类别单一)
  • 4. wide_to_long(宽变长（列为交叉类别))
• 二、索引的变形
• • 1. stack与unstack(行列索引之间变换)
  • 2. 聚合与变形的关系
• 三、其他变形函数
• • 1. crosstab(统计特征)
  • 2. explode(对列元素纵向展开)
  • 3. get_dummies(类别特征转为指示变量)

import numpy as np
import pandas as pd

一、长表宽表的变形函数

长表 vs 宽表：一个表中把性别存储在某一个列中，那么它就是关于性别的长表；如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是关于性别的宽表。下面的两张表就分别是关于性别的长表和宽表：

pd.DataFrame({'Gender':['F','F','M','M'], 'Height':[163, 160, 175, 180]})

pd.DataFrame({'Height: F':[163, 160], 'Height: M':[175, 180]})

这两张表信息上完全等价，呈现方式与性别一列选择的布局模式有关，即以$long$的状态存储还是以$wide$的状态存储。因此，pandas针对此类长宽表的变形操作设计了一些有关的变形函数。

1. pivot_长表变宽表(唯一性条件)

pivot是一种典型的长表变宽表的函数，首先来看一个例子：下表存储了张三和李四的语文和数学分数，现在想要把语文和数学分数作为列来展示。

df = pd.DataFrame({'Class':[1,1,2,2],
                   'Name':['San Zhang','San Zhang','Si Li','Si Li'],
                   'Subject':['Chinese','Math','Chinese','Math'],
                   'Grade':[80,75,90,85]})
df

对于一个基本的长变宽操作而言，最重要的有三个要素，分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列，以及这些列和行索引对应的数值，它们分别对应了pivot方法中的index, columns, values参数。新生成表的列索引是columns对应列的unique值，而新表的行索引是index对应列的unique值，而values对应了想要展示的数值列。

df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Grade')

利用pivot进行变形操作需要满足唯一性的要求，即由于在新表中的行列索引对应了唯一的value，因此原表中的index和columns对应两个列的行组合必须唯一

pandas从1.1.0开始，pivot相关的三个参数允许被设置为列表，意味着会返回多级索引。例如：下表中六列分别为班级、姓名、测试类型（期中考试和期末考试）、科目、成绩、排名。

df = pd.DataFrame({'Class':[1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2],
                   'Name':['San Zhang', 'San Zhang', 'Si Li', 'Si Li',
                              'San Zhang', 'San Zhang', 'Si Li', 'Si Li'],
                   'Examination': ['Mid', 'Final', 'Mid', 'Final',
                                    'Mid', 'Final', 'Mid', 'Final'],
                   'Subject':['Chinese', 'Chinese', 'Chinese', 'Chinese',
                                 'Math', 'Math', 'Math', 'Math'],
                   'Grade':[80, 75, 85, 65, 90, 85, 92, 88],
                   'rank':[10, 15, 21, 15, 20, 7, 6, 2]})
df

现在想要把测试类型和科目联合组成的四个类别（期中语文、期末语文、期中数学、期末数学）转到列索引，并且同时统计成绩和排名：

pivot_multi = df.pivot(index = ['Class', 'Name'],
                       columns = ['Subject','Examination'],
                       values = ['Grade','rank'])
pivot_multi

根据唯一性原则，新表的行索引等价于对index中的多列使用drop_duplicates，而列索引的长度为values中的元素个数乘以columns的唯一组合数量（与index类似）。

2. pivot_table_(长变宽(不唯一时，聚合操作)）

pivot的使用依赖于唯一性条件，那如果不满足唯一性条件，那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应的多个值变为一个值。例如，张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试，按照学院规定，最后的成绩是两次考试分数的平均值，此时就无法通过pivot函数来完成。

df = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang', 'San Zhang', 
                              'San Zhang', 'San Zhang',
                              'Si Li', 'Si Li', 'Si Li', 'Si Li'],
                   'Subject':['Chinese', 'Chinese', 'Math', 'Math',
                                 'Chinese', 'Chinese', 'Math', 'Math'],
                   'Grade':[80, 90, 100, 90, 70, 80, 85, 95]})
df

pandas中提供了pivot_table来实现，其中的aggfunc参数就是使用的聚合函数。上述场景可以如下写出：

df.pivot_table(index = 'Name',
               columns = 'Subject',
               values = 'Grade',
               aggfunc = 'mean')

aggfunc包含了 pandas_3 分组 博文中介绍的所有合法聚合字符串，此外还可以传入以序列为输入，标量为输出的聚合函数来实现自定义操作，上述功能可以等价写出：

df.pivot_table(index = 'Name',
               columns = 'Subject',
               values = 'Grade',
               aggfunc = lambda x:x.mean())

此外，pivot_table具有边际汇总的功能，可以通过设置margins=True来实现，其中边际的聚合方式与aggfunc中给出的聚合方法一致。下面就分别统计了语文均分和数学均分、张三均分和李四均分，以及总体所有分数的均分：

df.pivot_table(index = 'Name',
               columns = 'Subject',
               values = 'Grade',
               aggfunc='mean',
               margins=True)

3. melt_宽表变长表(列类别单一)

melt函数宽表转为长表。在下面的例子中，Subject以列索引的形式存储，现在想要将其压缩到一个列中。

df = pd.DataFrame({'Class':[1,2],
                   'Name':['San Zhang', 'Si Li'],
                   'Chinese':[80, 90],
                   'Math':[80, 75]})
df

df_melted = df.melt(id_vars = ['Class', 'Name'],
                    value_vars = ['Chinese', 'Math'],
                    var_name = 'Subject',
                    value_name = 'Grade')
df_melted

melt和pivot是一组互逆过程，那么就一定可以通过pivot操作把df_melted转回df的形式：

df_unmelted = df_melted.pivot(index = ['Class', 'Name'],
                              columns='Subject',
                              values='Grade')
df_unmelted # 下面需要恢复索引，并且重命名列索引名称

df_unmelted = df_unmelted.reset_index().rename_axis(columns={'Subject':''})
df_unmelted.equals(df)
# True

4. wide_to_long(宽变长（列为交叉类别))

melt方法中，在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义，即values_name。现在如果列中包含了交叉类别，比如期中期末的类别和语文数学的类别，那么想要把values_name对应的Grade扩充为两列分别对应语文分数和数学分数，只把期中期末的信息压缩，这种需求下就要使用wide_to_long函数来完成。

df = pd.DataFrame({'Class':[1,2],'Name':['San Zhang', 'Si Li'],
                   'Chinese_Mid':[80, 75], 'Math_Mid':[90, 85],
                   'Chinese_Final':[80, 75], 'Math_Final':[90, 85]})
df

pd.wide_to_long(df,
                stubnames=['Chinese', 'Math'],
                i = ['Class', 'Name'],
                j='Examination',
                sep='_',
                suffix='.+')

具体的变换过程由下图进行展示，属相同概念的元素使用了一致的颜色标出：

下面给出一个比较复杂的案例，把之前在pivot一节中多列操作的结果（产生了多级索引），利用wide_to_long函数，将其转为原来的形态。其中，使用了str.split函数，目前暂时只需将其理解为对序列按照某个分隔符进行拆分即可。

res = pivot_multi.copy()
res.columns = res.columns.map(lambda x:'_'.join(x))
res = res.reset_index()
res = pd.wide_to_long(res, stubnames=['Grade', 'rank'],
                           i = ['Class', 'Name'],
                           j = 'Subject_Examination',
                           sep = '_',
                           suffix = '.+')
res

res = res.reset_index()
res[['Subject', 'Examination']] = res['Subject_Examination'].str.split('_', expand=True)
res = res[['Class', 'Name', 'Examination', 'Subject', 'Grade', 'rank']].sort_values('Subject')
res = res.reset_index(drop=True)
res

二、索引的变形

1. stack与unstack(行列索引之间变换)

在 pandas_2索引 博文中提到了利用swaplevel或者reorder_levels进行索引内部的层交换，下面就要讨论$行列索引之间$的交换，由于这种交换带来了DataFrame维度上的变化，因此属于变形操作。在第一节中提到的4种变形函数与其不同之处在于，它们都属于某一列或几列$元素$和$列索引$之间的转换，而不是索引之间的转换。

unstack函数的作用是把行索引转为列索引，例如：

df = pd.DataFrame(np.ones((4,2)),
                  index = pd.Index([('A', 'cat', 'big'),
                                    ('A', 'dog', 'small'),
                                    ('B', 'cat', 'big'),
                                    ('B', 'dog', 'small')]),
                  columns=['col_1', 'col_2'])
df

df.unstack()

unstack的主要参数是移动的层号，默认转化最内层，移动到列索引的最内层，同时支持同时转化多个层：

df.unstack(2)

df.unstack([0,2])

类似于pivot中的唯一性要求，在unstack中必须保证$被转为列索引的行索引层$和$被保留的行索引层$构成的组合是唯一的，例如把前两个列索引改成相同的破坏唯一性，那么就会报错：

my_index = df.index.to_list()
my_index[1] = my_index[0]
df.index = pd.Index(my_index)
df

try:
    df.unstack()
except Exception as e:
    Err_Msg = e
Err_Msg

ValueError('Index contains duplicate entries, cannot reshape')

与unstack相反，stack的作用就是把列索引的层压入行索引，其用法完全类似。

df = pd.DataFrame(np.ones((4,2)),
                  index = pd.Index([('A', 'cat', 'big'),
                                    ('A', 'dog', 'small'),
                                    ('B', 'cat', 'big'),
                                    ('B', 'dog', 'small')]),
                  columns=['index_1', 'index_2']).T
df

df.stack()

df.stack([1, 2])

2. 聚合与变形的关系

在上面介绍的所有函数中，除了带有聚合效果的pivot_table以外，所有的函数在变形前后并不会带来values个数的改变，只是这些值在呈现的形式上发生了变化。

分组聚合操作，由于生成了新的行列索引，因此必然也属于某种特殊的变形操作，但由于聚合之后把原来的多个值变为了一个值，因此values的个数产生了变化

三、其他变形函数

1. crosstab(统计特征)

crosstab能实现的所有功能pivot_table都能完成。在默认状态下，crosstab可以统计元素组合出现的频数，即count操作。例如统计learn_pandas数据集中学校和转系情况对应的频数：

df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv')
pd.crosstab(index = df.School, columns = df.Transfer)

这等价于如下crosstab的如下写法，这里的aggfunc即聚合参数：

pd.crosstab(index = df.School, columns = df.Transfer, values = [0]*df.shape[0], aggfunc = 'count')

同样，可以利用pivot_table进行等价操作，由于这里统计的是组合的频数，因此values参数无论传入哪一个列都不会影响最后的结果：

df.pivot_table(index = 'School',
               columns = 'Transfer',
               values = 'Name',
               aggfunc = 'count')

从上面可以看出这两个函数的区别在于，crosstab的对应位置传入的是具体的序列，而pivot_table传入的是被调用表对应的名字，若传入序列对应的值则会报错。

除了默认状态下的count统计，所有的聚合字符串和返回标量的自定义函数都是可用的，例如统计对应组合的身高均值：

pd.crosstab(index = df.School, columns = df.Transfer, values = df.Height, aggfunc = 'mean')

2. explode(对列元素纵向展开)

explode参数能够对某一列的元素进行纵向的展开，被展开的单元格必须存储list, tuple, Series, np.ndarray中的一种类型。

df_ex = pd.DataFrame({'A': [[1, 2], 'my_str', {1, 2}, pd.Series([3, 4])],
                      'B': 1})
df_ex

df_ex.explode('A')

3. get_dummies(类别特征转为指示变量)

get_dummies是用于特征构建的重要函数之一，其作用是把类别特征转为指示变量。例如，对年级一列转为指示变量，属于某一个年级的对应列标记为1，否则为0：

pd.get_dummies(df.Grade).head()