python长表转换宽表_如何用Python来处理数据表的长宽转换（图文详解）

不多说，直接上干货！

很多地方都需用到这个知识点，比如Tableau里。   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期。

数据长宽转换是很常用的需求，特别是当是从Excel中导入的汇总表时，常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用。

python中，我这里只讲两个函数：

melt #数据宽转长

pivot_table #数据长转宽

Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型(宽转长)操作，甚至连内部参数都保持了一致的风格。

import pandas aspd

import numpyasnp

mydata=pd.DataFrame({"Name":["苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"],"Conpany":["Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"],"Sale2013":[5000,3500,2300,2100,3100],"Sale2014":[5050,3800,2900,2500,3300],"Sale2015":[5050,3800,2900,2500,3300],"Sale2016":[5050,3800,2900,2500,3300]

})

mydata1=mydata.melt(

id_vars=["Name","Conpany"], #要保留的主字段

var_name="Year", #拉长的分类变量

value_name="Sale"#拉长的度量值名称

)

除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。

奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数(R语言中都是成对出现的)。还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程(自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的)。

pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。

那么以上长数据mydata1就可以通过这种方式实现透视。

mydata1.pivot_table(

index=["Name","Conpany"], #行索引(可以使多个类别变量)

columns=["Year"], #列索引(可以使多个类别变量)

values=["Sale"] #值(一般是度量指标)

)

通常这种操作也可以借助堆栈函数来达到同样的目的。(但是使用stack\unstack需要额外设置多索引，灰常麻烦，所以不是很推荐，有兴趣可以查看pandas中的stack/unstack方法，这里不再赘述)。

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