pandas修改字段类型 pandas改数据类型

本教程详细演示如何使用Pandas将Anscombe数据集从长格式转换为宽格式。我们将利用groupby().cumcount()生成辅助索引，结合pivot()函数进行数据透视，并介绍两种方法（罗马库或映射字典）来重命名多级列，生成包含原始变量名和数据集编号后缀，从而实现期望的宽格式输出。

在数据分析和处理中，将数据从长格式（tidy）数据）转换为宽格式是一种常见的操作，尤其是当需要对不同组的数据进行比较或特定可视化时。本教程最终以seaborn库中的anscombe数据集为例，详细讲解如何利用pandas实现这种转换，并解决列名梳理的难题，生成标注数字后缀的宽格式列名。 数据准备

首先，我们需要加载Anscombe数据集。该数据集以长格式存储，包含数据集（数据集标识符，如'I'，'II'）、x和y三个主要列。import seaborn as snsimport pandas as pd# 加载Anscombe数据集（长格式）anscombe_long = sns.load_dataset(quot；anscombequot；)print(quot；原始长格式数据（部分）：quot；)print(anscombe_long.head())登录后复制

输出示例：原始长格式数据（部分）： dataset x y0 I 10.0 8.041 I 8.0 6.952 I 13.0 7.583 I 9.0 8.814 I 11.0 8.33登录后复制

我们的目标只是将其转换为宽格式，其中x和y列会根据数据集的值（I，II，III，IV）生成新的列，如x1， y1， x2， y2等。2. 核心转换步骤：生成辅助索引与数据透视

将长格式数据转换为宽格式，通常涉及到pivot或pivot_table函数。然而，Anscombe数据集在每个数据集组内并没有一个天然的唯一索引可以直接用于pivot的索引参数。因此，我们需要先为每个数据集生成一个序数组索引。2.1生成组内序数索引

使用groupby('dataset').cumcount()可以在每个数据集组内生成一个从0开始的递增计数。我们将这个计数作为一个新的辅助列添加到DataFrame中。

# 为每个数据集组生成一个序数索引anscombe_with_g = anscombe_long.assign(g = anscombe_long.groupby('dataset').cumcount())print(quot；\n添加辅助索引'g'后的数据（部分）：quot；)print(anscombe_with_g.head())登录后复制

输出示例：添加辅助索引'g'后的数据（部分）：dataset x y g0 I 10.0 8.04 01 I 8.0 6.95 12 I 13.0 7.58 23 I 9.0 8.81 34 I 11.0 8.33 4登录后复制2.2 执行数据透视（Pivot）操作

现在，我们有了用于索引的g列和用于列的数据集列。我们可以使用DataFrame.pivot()函数进行数据透视。pivot()函数默认将所有非索引和列的列作为值进行透视。#使用pivot函数进行数据透视#index='g'确定每行每个数据集的同一个序数对应位置#columns='dataset'将dataset的值作为新的列级别out = anscombe_with_g.pivot(index='g'，columns='dataset')print(quot；\n初步结果（多级列）：quot；)print(out)登录后复制

输出示例：初步结果（多级列）：dataset x y dataset I II III IV I II III IVg 0 10.0 10.0 10.0 8.0 8.04 9.14 7.46 6.581 8.0 8.0 8.0 8.0 6.95 8.14 6.77 5.762 13.0 13.0 13.0 8.0 7.58 8.74 12.74 7.71...登录后复制

此时，DataFrame的列是一个多级索引（MultiIndex），第一级是原始的x和y，第二级是数据集的标识符（I， II，三、四）。3. 列名扩展：生成带数字后缀的名

为了达到列最终期望的x1，y1等列名格式，我们需要将多级列转换为单级列，将罗马数字标识符转换为转换为两种的阿拉伯数字。这里方法。3.1方法一：使用罗马库罗马数字

如果数据集标识符是罗马数字，并且可能包含多个或不连续的罗马数字，使用罗马库是一个灵活的选择。

首先，确保安装了roman库：# pip install roman登录后复制

然后，使用列表推导方式转换多级列，将罗马数字转换为整数，并组合成新的列名。import roman#将多级列名转换为单级列名，将罗马数字转换为整数out.columns = [f'{col_name}{roman.fromRoman(dataset_id)}' for col_name， dataset_id in out.columns]print(quot；\n使用roman库物料列名后的宽格式数据：quot；)print(out)登录后复制

输出示例：使用roman库物料列名后的宽格式数据： x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4g 0 10.0 10.0 10.0 8.0 8.04 9.14 7.46 6.581 8.0 8.0 8.0 8.0 6.95 8.14 6.77 5.762 13.0 13.0 13.0 8.0 7.58 8.74 12.74 7.71...登录后复制3.2方法二：使用映射字典转换标识符

如果数据集标识符的数量是已知且有限的，或者不是标准的罗马数字，可以创建一个映射字典直接将标识符转换为所需的数字。

#定义罗马数字到阿拉伯数字的映射字典dataset_map = {'I'： 1， 'II'： 2， 'III'： 3， 'IV'： 4}#重新执行pivot查看原始的多级列，方便求解此方法out_map = anscombe_with_g.pivot(index='g'，columns='dataset')#使用映射字典迷宫列名out_map.columns = [f'{col_name}{dataset_map[dataset_id]}' for col_name，dataset_id in out_map.columns]print(quot；\n使用映射字典网格列名后的宽格式数据：quot；)print(out_map)登录后复制

输出示例（与方法一相同）：使用映射字典网格列名后的宽格式数据： x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4g 0 10.0 10.0 10.0 8.0 8.04 9.14 7.46 6.581 8.0 8.0 8.0 8.0 6.95 8.14 6.77 5.762 13.0 13.0 13.0 8.0 7.58 8.74 12.74 7.71...登录后复制4. 最终调整（任选）：删除辅助索引

如果最终的宽格式数据不需要g作为索引，可以进一步使用reset_index(drop=True)来将其转换为默认的整数索引。final_anscombe_wide = out.reset_index(drop=True)print(quot；\n最终宽格式数据（删除辅助索引）：quot；)print(final_anscombe_wide)登录后复制

输出示例：最终宽格式数据（删除辅助索引）： x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y40 10.0 10.0 10.0 8.0 8.04 9.14 7.46 6.581 8.0 8.0 8.0 8.0 6.95 8.14 6.77 5.762 13.0 13.0 13.0 8.0 7.58 8.74 12.74 7.71...登录后复制总结与注意事项groupby().cumcount()的重要性：当原始长格式数据中没有一个天然的、在每个分组内都唯一的索引时，cumcount()是创建这样一个辅助索引的关键，它确保pivot操作能够正确扭转每个组的行对齐。DataFrame.pivot()的用法：pivot(index=...， columns=...)是进行数据透视的核心函数。索引参数定义了新的DataFrame的行索引，列参数定义了新的列级别。多级列处理：透视操作通常会生成多级列。为了获得更简洁的单级列名，需要通过列表推导式结合字符串来修剪列名。

数字转换：对于像Anscombe数据集这样使用罗马数字作为标识符的情况，roman库提供了一种优雅的转换方式。对于其他非标准标识符，自定义映射字典是更通用的方法。灵活：本教程的罗马显示方法具有灵活的灵活性，可以识别各种需要将长格式数据转换为带特定后缀列名的宽格式场景。性能考量：对于非常大的数据集，pivot_table在某些情况下可能比pivot更灵活（例）如处理聚合），但简单在仓库场景下，枢轴通常足够高效。

通过以上步骤，我们成功插入Anscombe长格式数据转换以便具有语音、带数字后缀列名的宽格式数据，这对于后续的数据分析和可视化将更加方便。

以上就是Pandas数据仓库：将Anscombe长格式数据转换为带后缀列名的宽格式教程的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！