Python如何将横表和纵表任意转换？两种方法告诉你

　　我们日常做数据分析，接收到最多的表格是纵表，每个字段变量都有很长数据的长表，我们称之为纵向数据，但是，有时候，我们也会遇到横表，称之为横向数据，对于横向数据，我们会数据转化，将其转化为纵向数据进行数据处理，下面一起来学习。  示例工具：anconda3.7
　　本文讲解内容：pandas数据重塑
　　适用范围：在Python横表与纵表转化
　　首先导入我们本次案例使用的横向数据，从这里看出，横向数据类似于Excel数据透视表得出的表，将＂＂季度＂＂这个字段拖入到列，就会得到横表。
　　导入横向数据如下，包含城市、年份等字段。 import pandas as pd  wide_table=pd.read_excel(r＂C:Users尚天强Desktop各城市销量横向数据.xlsx＂) wide_table
　　横表转纵表
　　横表转纵表这里介绍两种方法，一种是melt()方法，另一种是stack()方法，在melt()的参数中id_vars表示不需要被转换的列名，除此之外剩下的列全部都要转换，就不用写了，var_name和value_name是自定义设置对应的列名，转为长表的数据如下所示。 long_table=wide_table.melt(id_vars=[＂城市＂,＂年份＂],var_name=＂季度＂,value_name=＂销售量＂) long_table=long_table.sort_values(by=[＂城市＂,＂年份＂,＂销售量＂],ascending=False) long_table
　　使用stack()方法，首先将＂城市＂,＂年份＂设置为这组数据的索引，然后stack()将列索引转换为行索引，最后reset_index()重置索引，修改一下列名，即可的得到与上面一样的结果。 long_table=wide_table.set_index([＂城市＂,＂年份＂]).stack().reset_index() long_table.columns=[＂城市＂,＂年份＂,＂季度＂,＂销售量＂] long_table
　　纵表转横表
　　纵表转横表就是使用前面介绍的数据透视的方法，看看Python如何做数据透视，这里使用pivot_table()，与Excel数据透视表类似，index放入行值,columns放入列值，values放入计算的值，然后重置索引，即可得到横表的结果。 wide_table=long_table.pivot_table(index=[＂城市＂,＂年份＂],columns=＂季度＂,values=＂销售量＂).reset_index() wide_table=wide_table[[＂城市＂,＂年份＂,＂第一季度＂,＂第二季度＂,＂第三季度＂,＂第四季度＂]] wide_table
　　除此之外介绍一个SQL语法创建数据透视表的方法，这里导入pandasql库，sum结合case when函数判断计算列值，然后group by进行分组，即可得出如下的结果。 import pandasql as sql  sql.sqldf(＂＂＂select 城市,年份,              sum(case when 季度=＂第一季度＂ then 销售量 end) as ＂第一季度＂,              sum(case when 季度=＂第二季度＂ then 销售量 end) as ＂第二季度＂,              sum(case when 季度=＂第三季度＂ then 销售量 end) as ＂第三季度＂,              sum(case when 季度=＂第四季度＂ then 销售量 end) as ＂第四季度＂              from long_table              group by 城市,年份              order by 年份;＂＂＂)
　　数据导出
　　本节的内容相对比较简单，熟练掌握纵表和横表的相互转化方法，以及数据透视的方法，可以让数据清洗变得尤为简单，数据表转换后赋值变量，然后导出，数据结果如下所示。 table1=long_table table2=sql.sqldf(＂＂＂select 城市,年份,                     sum(case when 季度=＂第一季度＂ then 销售量 end) as ＂第一季度＂,                     sum(case when 季度=＂第二季度＂ then 销售量 end) as ＂第二季度＂,                     sum(case when 季度=＂第三季度＂ then 销售量 end) as ＂第三季度＂,                     sum(case when 季度=＂第四季度＂ then 销售量 end) as ＂第四季度＂                     from long_table                     group by 城市,年份                     order by 年份;＂＂＂)#数据导出 write=pd.ExcelWriter(r＂C:Users尚天强Desktop＂+＂Python转置结果＂+＂.xlsx＂)  table1.to_excel(write,sheet_name=＂Python横向转纵向＂,index=False) table2.to_excel(write,sheet_name=＂Python纵向转横向＂,index=False)  write.save() write.close()