目录
一、用法精讲
566、pandas.DataFrame.swapaxes方法
566-1、语法
566-2、参数
566-3、功能
566-4、返回值
566-5、说明
566-6、用法
566-6-1、数据准备
566-6-2、代码示例
566-6-3、结果输出
567、pandas.DataFrame.melt方法
567-1、语法
567-2、参数
567-3、功能
567-4、返回值
567-5、说明
567-6、用法
567-6-1、数据准备
567-6-2、代码示例
567-6-3、结果输出
568、pandas.DataFrame.explode方法
568-1、语法
568-2、参数
568-3、功能
568-4、返回值
568-5、说明
568-6、用法
568-6-1、数据准备
568-6-2、代码示例
568-6-3、结果输出
569、pandas.DataFrame.squeeze方法
569-1、语法
569-2、参数
569-3、功能
569-4、返回值
569-5、说明
569-6、用法
569-6-1、数据准备
569-6-2、代码示例
569-6-3、结果输出
570、pandas.DataFrame.to_xarray方法
570-1、语法
570-2、参数
570-3、功能
570-4、返回值
570-5、说明
570-6、用法
570-6-1、数据准备
570-6-2、代码示例
570-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、用法精讲
566、pandas.DataFrame.swapaxes方法
566-1、语法
# 566、pandas.DataFrame.swapaxes方法
pandas.DataFrame.swapaxes(axis1, axis2, copy=None)
Interchange axes and swap values axes appropriately.Deprecated since version 2.1.0: swapaxes is deprecated and will be removed. Please use transpose instead.Returns:
same as input.566-2、参数
566-2-1、axis1(必须)：整数或字符串，表示要交换的第一个轴，可以是轴的编号(0表示行，1表示列)或轴的名称(例如'index'或'columns')。
566-2-2、axis2(必须)：整数或字符串，表示要交换的第二个轴，与axis1相同，可以是轴的编号或名称。
566-2-3、copy(可选，默认值为None)：布尔值，如果为True，将会返回一个新对象的副本；如果为False，则可能会在原地操作，但行为可能会由于实现的不同而有所不同。
566-3、功能
交换给定的两个轴，比如，如果你想将行和列进行交换，可以通过这个方法实现，它在处理数据重构或者在需要改变视图时非常有用。
566-4、返回值
返回一个新的DataFrame，其两个指定轴已被交换，如果copy参数为True，则返回的是一个DataFrame的副本；如果copy为False，则可能会返回原始数据的视图。
566-5、说明
无
566-6、用法
566-6-1、数据准备
无566-6-2、代码示例
# 566、pandas.DataFrame.swapaxes方法
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],
})# 使用swapaxes交换轴
swapped_df = df.swapaxes(0, 1) # 交换行和列
print(swapped_df)566-6-3、结果输出
# 566、pandas.DataFrame.swapaxes方法
# 0 1 2
# A 1 2 3
# B 4 5 6567、pandas.DataFrame.melt方法
567-1、语法
# 567、pandas.DataFrame.melt方法
pandas.DataFrame.melt(id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None, ignore_index=True)
Unpivot a DataFrame from wide to long format, optionally leaving identifiers set.This function is useful to massage a DataFrame into a format where one or more columns are identifier variables (id_vars), while all other columns, considered measured variables (value_vars), are “unpivoted” to the row axis, leaving just two non-identifier columns, ‘variable’ and ‘value’.Parameters:
id_vars
scalar, tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to use as identifier variables.value_vars
scalar, tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to unpivot. If not specified, uses all columns that are not set as id_vars.var_name
scalar, default None
Name to use for the ‘variable’ column. If None it uses frame.columns.name or ‘variable’.value_name
scalar, default ‘value’
Name to use for the ‘value’ column, can’t be an existing column label.col_level
scalar, optional
If columns are a MultiIndex then use this level to melt.ignore_index
bool, default True
If True, original index is ignored. If False, the original index is retained. Index labels will be repeated as necessary.Returns:
DataFrame
Unpivoted DataFrame.567-2、参数
567-2-1、id_vars(可选，默认值为None)：列表，表示用于标识每一行的列名，这些列的值不会被“融化”，这是指在转换为长格式时保留的变量。
567-2-2、value_vars(可选，默认值为None)：列表，表示要融化的列的列名，如果未指定，则会融化除id_vars外的所有列。
567-2-3、var_name(可选，默认值为None)：字符串，表示用于生成新列的名称，用于每个变量的名称，如果为None，则默认使用“variable”作为列名。
567-2-4、value_name(可选，默认值为'value')：字符串，表示融化后生成的新列的名称，该列包含所有的值。
567-2-5、col_level(可选，默认值为None)：整数或字符串，用于多级列索引的情况下，指定级别以选取要融化的列。
567-2-6、ignore_index(可选，默认值为True)：布尔值，如果为True，则不会保留原来的索引，如果为False，则保留原索引。
567-3、功能
用于将宽格式的DataFrame转换为长格式，方便后续的数据处理和分析，它将指定的列按值展开到新的行中，从而创建一个新的DataFrame，其中每行代表观察值。
567-4、返回值
返回一个新的DataFrame，包含id_vars作为标识符和融化后的变量值，新生成的DataFrame将包含var_name列和value_name列。
567-5、说明
无
567-6、用法
567-6-1、数据准备
无567-6-2、代码示例
# 567、pandas.DataFrame.melt方法
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2],'A': [10, 20],'B': [30, 40]
})
# 使用melt将DataFrame从宽格式转换为长格式
melted_df = df.melt(id_vars=['ID'], value_vars=['A', 'B'], var_name='Variable', value_name='Value')
print(melted_df)567-6-3、结果输出
# 567、pandas.DataFrame.melt方法
# ID Variable Value
# 0 1 A 10
# 1 2 A 20
# 2 1 B 30
# 3 2 B 40568、pandas.DataFrame.explode方法
568-1、语法
# 568、pandas.DataFrame.explode方法
pandas.DataFrame.explode(column, ignore_index=False)
Transform each element of a list-like to a row, replicating index values.Parameters:
columnIndexLabel
Column(s) to explode. For multiple columns, specify a non-empty list with each element be str or tuple, and all specified columns their list-like data on same row of the frame must have matching length.New in version 1.3.0: Multi-column explodeignore_indexbool, default False
If True, the resulting index will be labeled 0, 1, …, n - 1.Returns:
DataFrame
Exploded lists to rows of the subset columns; index will be duplicated for these rows.Raises:
ValueError
If columns of the frame are not unique.If specified columns to explode is empty list.If specified columns to explode have not matching count of elements rowwise in the frame.568-2、参数
568-2-1、column(必须)：字符串，表示需进行展开的列的名称，该列应包含列表或数组，该列中的每个元素都将被分解为单独的行。
568-2-2、ignore_index(可选，默认值为False)：布尔值，如果为True，则在返回结果中重置索引；如果为False，则保留原DataFrame的索引。
568-3、功能
将指定列中的列表或数组元素展开为多个行，为数据处理和分析提供便利，这对包含集合类型数据(如列表)的DataFrame特别有用，因为它可以使这些数据更易于使用和分析。
568-4、返回值
返回一个新的DataFrame，其中指定的列被展开为多行，原DataFrame中的其他列将与展开后的数据相匹配，如果使用了ignore_index=True，则返回的DataFrame将具有新的连续索引。
568-5、说明
无
568-6、用法
568-6-1、数据准备
无568-6-2、代码示例
# 568、pandas.DataFrame.explode方法
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],'Values': [[10, 20], [30], [40, 50, 60]]
})
# 使用explode将Values列展开
exploded_df = df.explode(column='Values', ignore_index=True)
print(exploded_df)568-6-3、结果输出
# 568、pandas.DataFrame.explode方法
# ID Values
# 0 1 10
# 1 1 20
# 2 2 30
# 3 3 40
# 4 3 50
# 5 3 60569、pandas.DataFrame.squeeze方法
569-1、语法
# 569、pandas.DataFrame.squeeze方法
pandas.DataFrame.squeeze(axis=None)
Squeeze 1 dimensional axis objects into scalars.Series or DataFrames with a single element are squeezed to a scalar. DataFrames with a single column or a single row are squeezed to a Series. Otherwise the object is unchanged.This method is most useful when you don’t know if your object is a Series or DataFrame, but you do know it has just a single column. In that case you can safely call squeeze to ensure you have a Series.Parameters:
axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default None
A specific axis to squeeze. By default, all length-1 axes are squeezed. For Series this parameter is unused and defaults to None.Returns:
DataFrame, Series, or scalar
The projection after squeezing axis or all the axes.569-2、参数
569-2-1、axis(可选，默认值为None)：整数，指定要去除的维度，可以取以下值：
- 0或'index'：去除行维度(即只保留列)。
- 1或'columns'：去除列维度(即只保留行)。
- None(默认)：去除所有单维度，返回更小的DataFrame或Series，如果没有单维度，返回原DataFrame。
569-3、功能
从DataFrame中去除单一维度，简化数据结构，当DataFrame只包含单列或单行时，使用squeeze可以将其转换为Series，该操作在进行数据处理时，可以提高数据的灵活性和可读性。
569-4、返回值
如果指定的轴存在单维度(即只有一个元素的维度)，返回一个Series；如果没有单维度，返回原DataFrame；如果没有指定轴且存在单维度，返回一个Series；如果没有单维度，返回原始DataFrame。
569-5、说明
无
569-6、用法
569-6-1、数据准备
无569-6-2、代码示例
# 569、pandas.DataFrame.squeeze方法
import pandas as pd
# 创建一个只有一列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]
})
# 使用squeeze将只有一列的DataFrame转换为Series
squeezed_series = df.squeeze(axis=1)
print(squeezed_series, end='\n\n')
# 创建一个只有一行的DataFrame
df_single_row = pd.DataFrame({'A': [1],'B': [2]
})
# 使用squeeze将只有一行的DataFrame转换为Series
squeezed_series_row = df_single_row.squeeze(axis=0)
print(squeezed_series_row)569-6-3、结果输出
# 569、pandas.DataFrame.squeeze方法
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# Name: A, dtype: int64
#
# A 1
# B 2
# Name: 0, dtype: int64570、pandas.DataFrame.to_xarray方法
570-1、语法
# 570、pandas.DataFrame.to_xarray方法
pandas.DataFrame.to_xarray()
Return an xarray object from the pandas object.Returns:
xarray.DataArray or xarray.Dataset
Data in the pandas structure converted to Dataset if the object is a DataFrame, or a DataArray if the object is a Series.570-2、参数
无
570-3、功能
将DataFrame中的索引和列转换为xarray数据集的坐标，并将数据填充到一个多维数组中，这一转换使得数据可以利用xarray提供的高效计算和分析功能。
570-4、返回值
返回一个xarray.Dataset对象，包含了原DataFrame的数据以及对应的坐标信息。
570-5、说明
无
570-6、用法
570-6-1、数据准备
无570-6-2、代码示例
# 570、pandas.DataFrame.to_xarray方法
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'temperature': [15, 20, 22],'humidity': [30, 45, 50]
}, index=['Location1', 'Location2', 'Location3'])
# 将DataFrame转换为xarray Dataset
xarray_dataset = df.to_xarray()
print(xarray_dataset)570-6-3、结果输出
# 570、pandas.DataFrame.to_xarray方法
# <xarray.Dataset> Size: 72B
# Dimensions: (index: 3)
# Coordinates:
# * index (index) object 24B 'Location1' 'Location2' 'Location3'
# Data variables:
# temperature (index) int64 24B 15 20 22
# humidity (index) int64 24B 30 45 50
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