Pandas, melt, unmelt preserve index
У меня есть таблица клиентов (coper) и распределения активов (asset)
A = [[1,2],[3,4],[5,6]]
idx = ['coper1','coper2','coper3']
cols = ['asset1','asset2']
df = pd.DataFrame(A,index = idx, columns = cols)
так мои данные выглядят как
asset1 asset2
coper1 1 2
coper2 3 4
coper3 5 6
и я хочу запустить их через линейную оптимизацию (у меня есть ограничения вроде sum of all of asset_i <= amount_on_hand_i и sum of coper_j = price_j)
поэтому мне нужно превратить эту 2D-матрицу в 1D-вектор. Что легко с расплавом
df2 = pd.melt(df,value_vars=['asset1','asset2'])
Но теперь, когда я пытаюсь его расплавить, у меня получается массив из 6 рядов с большим количеством пробелов!
df2.pivot(columns = 'variable', values = 'value')
variable asset1 asset2
0 1.0 NaN
1 3.0 NaN
2 5.0 NaN
3 NaN 2.0
4 NaN 4.0
5 NaN 6.0
Есть ли способ сохранить «медную» часть моей индексации при использовании расплава?
Ответы 3
Вам нужно сохранить значения индекса по reset_index и параметру id_vars:
df2 = pd.melt(df.reset_index(), id_vars='index',value_vars=['asset1','asset2'])
print (df2)
index variable value
0 coper1 asset1 1
1 coper2 asset1 3
2 coper3 asset1 5
3 coper1 asset2 2
4 coper2 asset2 4
5 coper3 asset2 6
Затем вращение хорошо работает:
print(df2.pivot(index='index',columns = 'variable', values = 'value'))
variable asset1 asset2
index
coper1 1 2
coper2 3 4
coper3 5 6
Еще одно возможное решение с stack:
df2 = df.stack().reset_index()
df2.columns = list('abc')
print (df2)
a b c
0 coper1 asset1 1
1 coper1 asset2 2
2 coper2 asset1 3
3 coper2 asset2 4
4 coper3 asset1 5
5 coper3 asset2 6
print(df2.pivot(index='a',columns = 'b', values = 'c'))
b asset1 asset2
a
coper1 1 2
coper2 3 4
coper3 5 6
Похоже, что «необязательный аргумент keep_index для метода плавления фрейма данных» попал в версию 1.1: https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/17440
установите для ignore_index значение False, чтобы сохранить индекс, например
df = df.melt(var_name=‘species’, value_name=‘height’, ignore_index = False)
Примечание: для этого требуется pandas> = 1.1
Отличный и легкий вариант!
Кажется, на самом деле он называется ignore_index: pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.melt.h tml