[파이썬] 데이터프레임 형태 변환 - pandas, melt

melt

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데이터프레임 형태 변환 - pandas, melt

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들어가며

  데이터프레임의 형태 변환이 필요할 때, pandas의 melt를 활용한다. melt는 단어 그대로 데이터프레임을 녹여 원하는 형태로 재생성하는 것이다. 특정 열을 기준으로 다른 하나의 열을 활용하여 새로운 데이터프레임을 생성한다.

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melt

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sample_melt.csv

0.00MB

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먼저 필요한 패키지인 pandas를 import 하고, 데이터를 불러옵니다. sample_melt.csv는 난수를 활용하여 생성한 sample 데이터입니다. 위 파일을 다운로드하여 연습해 보세요.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample_melt.csv')
df

df

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df는 10x10 형태의 데이터프레임입니다. df를 melt를 활용하여 데이터 분석에 적합한 형태로 변환하면 다음과 같습니다.

df_melt = pd.melt(df, id_vars='V_ID', value_vars=df.columns, var_name='HH', value_name='VALUE')
df_melt.head()

df_melt

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melt에 옵션은 다음과 같습니다.

• id_vars: 기준이 되는 열의 이름입니다. 이 열은 변환 후에도 동일하게 유지됩니다.
• value_vars: 녹일 열의 이름입니다. 이 열은 새로운 변수와 값으로 변환됩니다. 지정하지 않으면, id_vars로 지정된 열 이외의 모든 열을 녹입니다.
• var_name: 녹여서 생성된 새로운 변수의 이름입니다. 디폴트는 'variable'입니다.
• value_name: 녹여서 생성된 새로운 값의 이름입니다. 디폴트는 'value'입니다.

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sample 데이터인 df는 간단한 구조의 데이터프레임이므로 value_vars를 지정하지 않아도 결과는 동일합니다.

df_melt2 = pd.melt(df, id_vars='V_ID', var_name='HH', value_name='VALUE')
df_melt2.head()

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HH의 일부에 대해서만 변환도 가능합니다. df의 일부 컬럼에 대해서만 melt로 변환하면 다음과 같습니다.

df_melt3 = pd.melt(df, id_vars='V_ID', value_vars=df.columns[0:3], var_name='HH', value_name='VALUE')
print('df_melt3의 HH: ', df_melt3.HH.unique())
df_melt3.head()

df_melt3

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전체 코드

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample_melt.csv')
df

df_melt = pd.melt(df, id_vars='V_ID', value_vars=df.columns, var_name='HH', value_name='VALUE')
df_melt.head()

df_melt2 = pd.melt(df, id_vars='V_ID', var_name='HH', value_name='VALUE')
df_melt2.head()

df_melt3 = pd.melt(df, id_vars='V_ID', value_vars=df.columns[0:3], var_name='HH', value_name='VALUE')
print('df_melt3의 HH: ', df_melt3.HH.unique())
df_melt3.head()

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