pandas - melt()

pandas.melt

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1. document : pandas.melt

melt() 함수는 표현처럼 데이터프레임을 마치 ‘녹이는’ 것처럼 재구성한다.

기존의 열(columns) 이름을 값(values)으로 내려 각각의 행(index)에 열 이름과 각각 해당하는 값을 나열해서 보여준다.

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import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': ['201','873','385','505'],
    'type':['A','B','C','D'],
    'count':[8,8,6,2]
})

print(df)

idtypecount

위 데이터프레임에서 type 컬럼은 A,B,C,D 라는 4가지 값을 가지고 있다.

melt()를 사용해 type을 값으로 표기하고 각각의 기존 값(A,B,C,D)는 그것에 뒤따라 붙일 수 있다.

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pd.melt(df, id_vars='id', value_vars='type')

idvariablevalue

만약 type, count 컬럼을 모두 값으로 표기하고 싶다면 value_vars 인자를 리스트로 전달하면 된다.

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pd.melt(df, id_vars='id', value_vars=['type','count'])

idvariablevalue

혹은 id와 함께 type도 그대로 컬럼으로 유지하고 count만 값으로 내리고 싶을 수도 있다. 이 경우 id_vars인자를 리스트로 전달하면 된다.

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pd.melt(df, id_vars=['id','type'], value_vars='count')

idtypevariablevalue

마지막으로 melt() 함수를 통해 새롭게 생성된 variable, value 컬럼의 이름을 바꾸고 싶다면, var_name과 value_name 파라미터를 추가해주면 되겠다.

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pd.melt(df, id_vars='id', 
        value_vars=['type','count'],
        var_name='info_group', value_name='info'
)

idinfo_groupinfo

각각의 id에 대해 정보를 표시하는 type과 count를 하나의 그룹 info_group으로 묶었고, 그룹에 해당하는 값들을 info로 묶었다.

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