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本教程详细介绍了如何使用Pandas将Anscombe数据集从长格式转换为宽格式。通过groupby().cumcount()和DataFrame.pivot()方法，我们可以高效地挖掘数据，并利利用列表推导式或映射字典对生成的复杂列名​​进行优化，生成符合“xN”和“yN”的简洁格式，从而方便后续的数据分析和可视化。引言：理解数据格式转换的需求

在数据分析领域，数据通常以两种主要格式存在：长格式（长）格式）和宽格式（wide长格式数据通常更适合存储和某些统计分析，因为将不同的数值起始值放在几列中，而通过一个或多个标识符列来区分。宽格式数据则将不同的数值起始值展开为独立的列，每个起始单元（例如本例中的每个数据集）都引发了一行。

Anscombe四重奏数据集是一个经典的例子，用于说明统计图表的重要性。该数据集最初以长格式加载，其中数据集标识了四个不同的数据集（I，二、三、 IV），而x和y列则包含的数据点。我们的目标是把这种长格式数据转换为宽格式，使每个数据集的x和y值都拥有独立的列，并且列名标记数据集编号的后缀（如x1，y1，x2，y2等）。

首先，我们加载并查看原始的长格式Anscombe数据：import seaborn as snsimport pandas as pd#加载Anscombe四重奏数据集anscombe_long = sns.load_dataset(quot；anscombequot；)print(quot；原始长格式数据：quot；)print(anscombe_long.head())登录后复制

输出示例：原始长格式数据：dataset x y0 I 10.0 8.041 I 8.0 6.952 I 13.0 7.583 I 9.0 8.814 11.0 8.33登录后复制核心转换策略：groupby().cumcount()与DataFrame.pivot()

将长格式数据转换为所需的宽格式，我们需要两个关键步骤：创建唯一的行索引： DataFrame.pivot()操作需要一个明确的索引参数。由于原始数据中数据集内的x和y值没有唯一的行标识符，我们需要为每个数据集内的行生成一个序列号。groupby('dataset').cumcount()方法可以为每个组（即每个数据集）生成一个从0开始的累计计数，这就是我们需要的。执行透视操作：使用DataFrame.pivot()方法将数据从长格式阵为宽格式。我们将新生成的序列号索引，数据集列作为新的列，而x和y作为值。

下面就是实现这个转换的代码：#步骤1：为每个数据集内的行生成一个唯一的序列号#将序列号作为新列'g'添加到DataFramedf_temp = anscombe_long.assign(g=anscombe_long.groupby('dataset').cumcount())#步骤2：使用pivot方法进行数据中继#index='g' 表示新DataFrame的行索引将是'g'列# columns='dataset' 表示新DataFrame的列将由'dataset'列的唯一值构成#values参数在此处可以简洁，因为我们想将'x'和'y'都作为值进行透视anscombe_wide_intermediate = df_temp.pivot(index='g'， columns='dataset')print(quot；\n中间宽格式数据（带多级列索引）：quot；)print(anscombe_wide_intermediate)登录后复制

输出示例：中间宽格式数据（带多级列索引）：dataset x y dataset I II III IV I II III IVg 0 10.0 10.0 10.0 8.0 8.04 9.14 7.46 6.581 8.0 8.0 8.0 8.0 6.95 8.14 6.77 5.762 13.0 13.0 13.0 8.0 7.58 8.74 12.74 7.71...登录后复制

可以看到，pivot操作成功将数据转换为宽格式，但生成了一个多级列索引（MultiIndex），其中第一级是原始的x和y，第二级是数据集的罗马数字标识符。从而达到目标格式（x1，y1，x2， y2等），我们需要进一步处理列名。列名优化：从罗马数字到阿拉伯数字

转换后的DataFrame有一个MultiIndex列，这在某些情况下非常有用，但场景中，我们希望将列名纸张化为x1， y1等形式。这需要我们将罗马数字转换为对应的阿拉伯数字。

有两种主要方法可以实现这一点：方法一：使用罗马库进行通用转换

如果数据集标识符是罗马数字，并且我们希望有一个通用的解决方案，可以使用罗马库。

首先，确保你已安装罗马文库：pip install roman登录后复制

然后，应用转换逻辑：import roman# 擦拭化列名，将罗马数字转换为阿拉伯数字# out.columns 是一个MultiIndex，每个元素都是一个元组（原始列名，数据集标识符）anscombe_wide_final_roman = anscombe_wide_intermediate.copy() #创建副本避免修改原始中间结果anscombe_wide_final_roman.columns = [f'{col_type}{roman.fromRoman(dataset_id)}' for col_type，dataset_id in anscombe_wide_final_roman.columns]print(quot；\n最终宽格式数据（使用roman库）：quot；)print(anscombe_wide_final_roman)登录后复制

输出示例：最终宽格式数据（使用roman库）： x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4g 0 10.0 10.0 10.0 8.0 8.04 9.14 7.46 6.581 8.0 8.0 8.0 8.0 6.95 8.14 6.77 5.762 13.0 13.0 13.0 8.0 7.58 8.74 12.74 7.71...登录后复制方法二：使用映射字典进行显式转换

如果数据集标识符是有限且已知的，或者不是标准的罗马数字，我们可以创建一个映射字典来手动指定关系。这种方法更加灵活，因为它不依赖于特定的库，并且可以处理任何的标识符。

# 定义罗马数字到阿拉伯数字的映射字典dataset_mapping = {'I'： 1， 'II'： 2， 'III'： 3， 'IV'： 4}# 整理列名，并使用映射字典进行转换anscombe_wide_final_map = anscombe_wide_intermediate.copy() #复制anscombe_wide_final_map.columns = [f'{col_type}{dataset_mapping[dataset_id]}' for col_type，dataset_id in anscombe_wide_final_map.columns]print(quot；\n最终宽格式数据（使用映射字典）：quot；)print(anscombe_wide_final_map)登录后复制

输出结果（与方法一相同）：最终宽格式数据（使用映射字典）： x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4g 0 10.0 10.0 10.0 8.0 8.04 9.14 7.46 6.581 8.0 8.0 8.0 8.0 6.95 8.14 6.77 5.762 13.0 13.0 13.0 8.0 7.58 8.74 12.74 7.71...登录后复制事项注意事项与最佳实践cumcount()的稳定性： groupby().cumcount()的顺序取决于原始DataFrame中数据的顺序。如果数据原始没有一个稳定的排序键，那么每次运行代码时，g列的生成顺序可能会有所不同，从而导致最终宽格式DataFrame的行顺序发生变化。为了保证结果的可重写性，建议在应用cumcount()之前对数据进行排序（例如anscombe_long.sort_values(['dataset', 'x'， 'y'])）。pivot()与pivot_table()：列名生成：列表推导方式是处理多索引名的强大工具。f-string（清理字符串字面量）提供了一种简洁的方式来构建新的列名。选择列名转换方法：罗马库列名方法适用于所有标准罗马数字的情况，提供了一定的自动化。映射字典方法更加灵活，可以处理非标准模型相当复杂的映射需求，但需要手动定义映射关系。总结

本教程讲述了如何利用Pandas的强大功能，将长格式数据高效地转换为特定列名规定的宽格式数据。

通过结合groupby().cumcount()创建唯一的组内索引，然后使用DataFrame.pivot()进行数据积累，最后通过列表推导式和roman库或映射映射字典来优化列名，我们能够灵活地满足数据分析和可视化的特定需求。掌握这些数据抓取技术是进行高效数据处理的关键技能之一。

以上就是将Anscombe数据从长格式转换为宽格式的Pandas教程的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！