五分钟学会四种宽数据转长数据方法

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五分钟学会四种宽数据转长数据方法

2024-07-09 06:57| 来源: 网络整理| 查看: 265

在学Mysql中的时候，想必大家都曾遇到如下的题：将表1转为表2，表1

CompanyNameSale2013Sale2014Sale2015Sale2016Apple苹果5000505050505050Google谷歌3500380038003800Facebook脸书2300290029002900

表2

CompanyNameYearSalesApple苹果Sale20135000Google谷歌Sale20133500Facebook脸书Sale20132300Apple苹果Sale20145050Google谷歌Sale20143800Facebook脸书Sale20142900Apple苹果Sale20155050Google谷歌Sale20153800Facebook脸书Sale20152900Apple苹果Sale20165050Google谷歌Sale20153800Facebook脸书Sale20162900

这实际上就是宽表转长表。今天，分享一下分别在MySQL、excel、R、python中实现宽表转长表的方法。

目录一、Mysql二、Excel三、R四、python

一、Mysql

实现的关键字：union all

#准备数据 create table items(Company varchar(10), Name varchar(10),Sale2013 int, Sale2014 int,Sale2015 int, Sale2016 int); insert into items values("Apple","苹果",5000,5050,5050,5050), ("Google","谷歌",3500,3800,3800,3800), ("Facebook","脸书",2300,2900,2900,2900); select Company,Name, 'Sale2013' as 'Year',`Sale2013` as 'Sales' from items union all select Company,Name, 'Sale2014' as 'Year',`Sale2014` as 'Sales' from items union all select Company,Name, 'Sale2015' as 'Year',`Sale2015` as 'Sales' from items union all select Company,Name, 'Sale2016' as 'Year',`Sale2016` as 'Sales' from items;

在这里插入图片描述

二、Excel

实现关键词：PowerQuery逆透视

（1）数据——从表格——表包含标题在这里插入图片描述（2）选中Company，Name列——转换——逆透视其他列（3）修改列名——关闭并上载至

在这里插入图片描述

三、R

实现关键词：gather

#准备数据 df=data.frame(Company=c("Apple","Google","Facebook"), Name=c("苹果","谷歌","脸书"), Sale2013=c(5000,3500,2300), Sale2014=c(5050,3800,2900), Sale2015=c(5050,3800,2900), Sale2016=c(5050,3800,2900)) library(tidyr) gather(df,key="Year",value="Sales",Sale2013:Sale2016)

key：转换后新的列名 value：转换后值的新列名 Sale2013:Sale2016 : 需要转列的字段

在这里插入图片描述

四、python

实现关键词：set_index+stack+reset_index、melt(有点类似R中的gather)

方法一：set_index+stack+reset_index

stack可以将行索引转为列索引，但Company、Name这列是没有变化的，所以需要先将其设置为索引，具体实现方法如下：

import pandas as pd import os os.chdir('C:/Users/dell/Desktop') data=pd.read_excel('data.xlsx',encoding='utf-8') df=data.set_index(['Company','Name']).stack().reset_index() df.columns=['Company','Name','Year','Sales']

在这里插入图片描述

方法二：melt

data.melt(id_vars=['Company','Name'],var_name='Year',value_name='Sales')

在这里插入图片描述 id_vars：保持不变的列索引 var_name：行索引转列索引后新的列名（类似R中的KEY） value_name：value_name:新索引对应的值的列名（类似R中的VALUE）

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