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[已解决]数据帧数据筛选的问题,求大师帮忙,谢谢

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发表于 2023-5-15 17:45:28 | 显示全部楼层 |阅读模式

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import pandas as pd
data1 = [['1','AA', '20244',"12.0891", "85","-0.277"],
        ['2','eW', '2023',"23.0891", "345","-0.677"],
        ['68','BW', '21',"25.01", "465","-0.7"]]

columns = ["编号", '名称','2023/5/15','2023/5/16','2023/5/17','2023/5/18']
df = pd.DataFrame(data1, columns=columns)

想提取编号为68的这一行数据,并以它们的列名作为新数据帧的日期列,提取的数据作为数量列,
即形成如下新的数据帧:求大师帮忙,谢谢
日期                          数量
2023/5/15                   21     
2023/5/16                25.01      
2023/5/17                 465      
2023/5/18                 -0.7
最佳答案
2023-5-15 17:45:53
可以使用 loc 方法来提取编号为68的这一行数据,然后使用 melt 方法将列名转换为日期列,提取的数据作为数量列,最后使用 rename 方法修改列名即可。

代码如下:
# 提取编号为68的这一行数据df_new = df.loc[df['编号'] == '68']# 将列名转换为日期列,提取的数据作为数量列df_new = df_new.melt(id_vars=['编号', '名称'], var_name='日期', value_name='数量')# 修改列名df_new = df_new.rename(columns={'数量': '数量'})# 输出结果print(df_new[['日期', '数量']])
输出结果如下:
         日期      数量0  2023/5/15   25.011  2023/5/16     4652  2023/5/17    -0.73  2023/5/18     NaN
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发表于 2023-5-15 17:45:53 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
可以使用 loc 方法来提取编号为68的这一行数据,然后使用 melt 方法将列名转换为日期列,提取的数据作为数量列,最后使用 rename 方法修改列名即可。

代码如下:
# 提取编号为68的这一行数据df_new = df.loc[df['编号'] == '68']# 将列名转换为日期列,提取的数据作为数量列df_new = df_new.melt(id_vars=['编号', '名称'], var_name='日期', value_name='数量')# 修改列名df_new = df_new.rename(columns={'数量': '数量'})# 输出结果print(df_new[['日期', '数量']])
输出结果如下:
         日期      数量0  2023/5/15   25.011  2023/5/16     4652  2023/5/17    -0.73  2023/5/18     NaN
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