При анализе данных с помощью Python Pandas — это мощная библиотека, предоставляющая эффективные инструменты манипулирования данными. Одной из распространенных задач является удаление значений из DataFrame Pandas и размещение их в строке. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы достижения этой цели, используя простой язык и практические примеры кода.

Метод 1: использование функций stack()и to_frame()

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# Unlist values and put them in a row
unlisted_values = df.stack().to_frame().T
print(unlisted_values)

Метод 2: использование функции melt()

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# Unlist values and put them in a row
unlisted_values = df.melt().value.to_frame().T
print(unlisted_values)

Метод 3: применение функции flatten()из библиотеки numpy

import pandas as pd
import numpy as np
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# Unlist values and put them in a row
unlisted_values = pd.DataFrame(np.array(df.values.flatten())).T
print(unlisted_values)

Метод 4. Использование списков и pd.concat()

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})
# Unlist values and put them in a row
unlisted_values = pd.concat([pd.DataFrame([value]) for value in df.values.flatten()], axis=1)
print(unlisted_values)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов удаления значений из DataFrame Pandas и размещения их в строке. Мы рассмотрели методы использования таких функций, как stack(), to_frame(), melt(), flatten(), а также понимание списка с помощью pd.concat(). Применяя эти методы, вы можете эффективно преобразовывать данные и извлекать отдельные значения в одну строку. Имея в своем распоряжении эти методы, вы сможете улучшить свои навыки манипулирования данными с помощью Pandas в Python.