Pandas学习——变形

长宽表的变形

什么是长表？什么是宽表？这个概念是对于某一个特征而言的。例如：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：

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

	Gender	Height
0	F	163
1	F	160
2	M	175
3	M	180

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

	Height: F	Height: M
0	163	175
1	160	180

显然这两张表从信息上是完全等价的，它们包含相同的身高统计数值，只是这些数值的呈现方式不同，而其呈现方式主要又与性别一列选择的布局模式有关，即到底是以 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。

pivot

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 

	Class	Name	Subject	Grade
0	1	San Zhang	Chinese	80
1	1	San Zhang	Math	75
2	2	Si Li	Chinese	90
3	2	Si Li	Math	85

对于一个基本的长变宽的操作而言，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') 

Subject	Chinese	Math
Name
San Zhang	80	75
Si Li	90	85

---

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。例如，现在把原表中第二行张三的数学改为语文就会报错，这是由于 Name 与 Subject 的组合中两次出现 (“San Zhang”, “Chinese”) ，从而最后不能够确定到底变形后应该是填写80分还是75分。

df.loc[1, 'Subject'] = 'Chinese'

try:
    df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Grade')
except Exception as e: 
    Err_Msg = e
    
Err_Msg

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

---

pandas 从 1.1.0 开始， pivot 相关的三个参数允许被设置为列表，这也意味着会返回多级索引。这里构造一个相应的例子来说明如何使用：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 

	Class	Name	Examination	Subject	Grade	rank
0	1	San Zhang	Mid	Chinese	80	10
1	1	San Zhang	Final	Chinese	75	15
2	2	Si Li	Mid	Chinese	85	21
3	2	Si Li	Final	Chinese	65	15
4	1	San Zhang	Mid	Math	90	20
5	1	San Zhang	Final	Math	85	7
6	2	Si Li	Mid	Math	92	6
7	2	Si Li	Final	Math	88	2

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 

		Grade				rank
	Subject	Chinese		Math		Chinese		Math
	Examination	Mid	Final	Mid	Final	Mid	Final	Mid	Final
Class	Name
1	San Zhang	80	75	90	85	10	15	20	7
2	Si Li	85	65	92	88	21	15	6	2

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） 。从下面的示意图中能够比较容易地理解相应的操作：

pivot_table

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 

	Name	Subject	Grade
0	San Zhang	Chinese	80
1	San Zhang	Chinese	90
2	San Zhang	Math	100
3	San Zhang	Math	90
4	Si Li	Chinese	70
5	Si Li	Chinese	80
6	Si Li	Math	85
7	Si Li	Math	95

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')

Subject	Chinese	Math
Name
San Zhang	85	95
Si Li	75	90

这里传入 aggfunc 包含了上一章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()) 

Subject	Chinese	Math
Name
San Zhang	85	95
Si Li	75	90

---

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)

Subject	Chinese	Math	All
Name
San Zhang	85	95.0	90.00
Si Li	75	90.0	82.50
All	80	92.5	86.25

---

Question: 在上面的边际汇总例子中，行或列的汇总为新表中行元素或者列元素的平均值，而总体的汇总为新表中四个元素的平均值。这种关系一定成立吗？若不成立，请给出一个例子来说明。

melt

长宽表只是数据呈现方式的差异，但其包含的信息量是等价的，前面提到了利用 pivot 把长表转为宽表，那么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表， melt 函数就起到了这样的作用。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 

	Class	Name	Chinese	Math
0	1	San Zhang	80	80
1	2	Si Li	90	75

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

	Class	Name	Subject	Grade
0	1	San Zhang	Chinese	80
1	2	Si Li	Chinese	90
2	1	San Zhang	Math	80
3	2	Si Li	Math	75

melt 的主要参数和压缩的过程如下图所示：

前面提到了 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 

	Subject	Chinese	Math
Class	Name
1	San Zhang	80	80
2	Si Li	90	75

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

True

wide_to_long

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 

	Class	Name	Chinese_Mid	Math_Mid	Chinese_Final	Math_Final
0	1	San Zhang	80	90	80	90
1	2	Si Li	75	85	75	85

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

			Chinese	Math
Class	Name	Examination
1	San Zhang	Mid	80	90
		Final	80	90
2	Si Li	Mid	75	85
		Final	75	85

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。其中的 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 

	Class	Name	Grade_Chinese_Mid	Grade_Chinese_Final	Grade_Math_Mid	Grade_Math_Final	rank_Chinese_Mid	rank_Chinese_Final	rank_Math_Mid	rank_Math_Final
0	1	San Zhang	80	75	90	85	10	15	20	7
1	2	Si Li	85	65	92	88	21	15	6	2

res = pd.wide_to_long(res, stubnames=['Grade', 'rank'],
                      i = ['Class', 'Name'],
                      j = 'Subject_Examination',
                      sep = '_',
                      suffix = '.+')

res = res.reset_index()
res 

	Class	Name	Subject_Examination	Grade	rank
0	1	San Zhang	Chinese_Mid	80	10
1	1	San Zhang	Chinese_Final	75	15
2	1	San Zhang	Math_Mid	90	20
3	1	San Zhang	Math_Final	85	7
4	2	Si Li	Chinese_Mid	85	21
5	2	Si Li	Chinese_Final	65	15
6	2	Si Li	Math_Mid	92	6
7	2	Si Li	Math_Final	88	2

res[['Subject', 'Examination']] = res['Subject_Examination'].str.split('_', expand=True)

res = res[['Class', 'Name', 'Examination','Subject', 'Grade', 'rank']].sort_values('Subject') 

res 

	Class	Name	Examination	Subject	Grade	rank
0	1	San Zhang	Mid	Chinese	80	10
1	1	San Zhang	Final	Chinese	75	15
4	2	Si Li	Mid	Chinese	85	21
5	2	Si Li	Final	Chinese	65	15
2	1	San Zhang	Mid	Math	90	20
3	1	San Zhang	Final	Math	85	7
6	2	Si Li	Mid	Math	92	6
7	2	Si Li	Final	Math	88	2

res = res.reset_index(drop=True)

res

	Class	Name	Examination	Subject	Grade	rank
0	1	San Zhang	Mid	Chinese	80	10
1	1	San Zhang	Final	Chinese	75	15
2	2	Si Li	Mid	Chinese	85	21
3	2	Si Li	Final	Chinese	65	15
4	1	San Zhang	Mid	Math	90	20
5	1	San Zhang	Final	Math	85	7
6	2	Si Li	Mid	Math	92	6
7	2	Si Li	Final	Math	88	2

索引的变形

stack与unstack

前面提到了利用 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，例如下面这个简单的例子：

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 

			col_1	col_2
A	cat	big	1.0	1.0
	dog	small	1.0	1.0
B	cat	big	1.0	1.0
	dog	small	1.0	1.0

df.unstack() 

		col_1		col_2
		big	small	big	small
A	cat	1.0	NaN	1.0	NaN
	dog	NaN	1.0	NaN	1.0
B	cat	1.0	NaN	1.0	NaN
	dog	NaN	1.0	NaN	1.0

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) 

		col_1		col_2
		big	small	big	small
A	cat	1.0	NaN	1.0	NaN
	dog	NaN	1.0	NaN	1.0
B	cat	1.0	NaN	1.0	NaN
	dog	NaN	1.0	NaN	1.0

df.unstack([0,2]) 

	col_1				col_2
	A		B		A		B
	big	small	big	small	big	small	big	small
cat	1.0	NaN	1.0	NaN	1.0	NaN	1.0	NaN
dog	NaN	1.0	NaN	1.0	NaN	1.0	NaN	1.0

---

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

			col_1	col_2
A	cat	big	1.0	1.0
		big	1.0	1.0
B	cat	big	1.0	1.0
	dog	small	1.0	1.0

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

	A		B
	cat	dog	cat	dog
	big	small	big	small
index_1	1.0	1.0	1.0	1.0
index_2	1.0	1.0	1.0	1.0

df.stack() 

		A		B
		cat	dog	cat	dog
index_1	big	1.0	NaN	1.0	NaN
	small	NaN	1.0	NaN	1.0
index_2	big	1.0	NaN	1.0	NaN
	small	NaN	1.0	NaN	1.0

df.stack([1, 2]) 

			A	B
index_1	cat	big	1.0	1.0
	dog	small	1.0	1.0
index_2	cat	big	1.0	1.0
	dog	small	1.0	1.0

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。在上一章讨论的分组聚合操作，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，这也是分组聚合与变形函数的最大区别。

其他变形函数

crosstab

crosstab 并不是一个值得推荐使用的函数，因为它能实现的所有功能 pivot_table 都能完成，并且速度更快。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('G:\代码\joyful-pandas-master\data\learn_pandas.csv') 
df.head() 

	School	Grade	Name	Gender	Height	Weight	Transfer	Test_Number	Test_Date	Time_Record
0	Shanghai Jiao Tong University	Freshman	Gaopeng Yang	Female	158.9	46.0	N	1	2019/10/5	0:04:34
1	Peking University	Freshman	Changqiang You	Male	166.5	70.0	N	1	2019/9/4	0:04:20
2	Shanghai Jiao Tong University	Senior	Mei Sun	Male	188.9	89.0	N	2	2019/9/12	0:05:22
3	Fudan University	Sophomore	Xiaojuan Sun	Female	NaN	41.0	N	2	2020/1/3	0:04:08
4	Fudan University	Sophomore	Gaojuan You	Male	174.0	74.0	N	2	2019/11/6	0:05:22

pd.crosstab(index = df.School, columns = df.Transfer) 

Transfer	N	Y
School
Fudan University	38	1
Peking University	28	2
Shanghai Jiao Tong University	53	0
Tsinghua University	62	4

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')

Transfer	N	Y
School
Fudan University	38.0	1.0
Peking University	28.0	2.0
Shanghai Jiao Tong University	53.0	NaN
Tsinghua University	62.0	4.0

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')

Transfer	N	Y
School
Fudan University	38.0	1.0
Peking University	28.0	2.0
Shanghai Jiao Tong University	53.0	NaN
Tsinghua University	62.0	4.0

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')

Transfer	N	Y
School
Fudan University	162.043750	177.20
Peking University	163.429630	162.40
Shanghai Jiao Tong University	163.953846	NaN
Tsinghua University	163.253571	164.55

explode

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 

	A	B
0	[1, 2]	1
1	my_str	1
2	{1, 2}	1
3	0 3 1 4 dtype: int64	1

df_ex.explode('A') 

	A	B
0	1	1
0	2	1
1	my_str	1
2	{1, 2}	1
3	3	1
3	4	1

get_dummies

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() 

	Freshman	Junior	Senior	Sophomore
0	1	0	0	0
1	1	0	0	0
2	0	0	1	0
3	0	0	0	1
4	0	0	0	1