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python - 当您有太多列时融化（unpivot）Pandas 数据框？

问题描述

我有一个包含以下列的数据框 -

social_media.columns
Index(['respid', 'sample', 'comp', 'int_date', 'lang', 'cregion', 'state',
       'density', 'sfips', 'usr', 'qs1', 'sex', 'eminuse', 'intmob', 'intfreq',
       'snsint2', 'home4nw', 'bbhome1', 'bbhome2', 'device1a', 'smart2', 'q20',
       'bbsmart1', 'bbsmart2', 'bbsmart3a', 'bbsmart3b', 'bbsmart3c',
       'bbsmart3d', 'bbsmart3e', 'bbsmart3f', 'bbsmart3foe@', 'bbsmart4',
       'web1a', 'web1b', 'web1c', 'web1d', 'web1e', 'web1f', 'web1g', 'web1h',
       'web1i', 'sns2a', 'sns2b', 'sns2c', 'sns2d', 'sns2e', 'device1b',
       'device1c', 'device1d', 'books1', 'books2a', 'books2b', 'books2c',
       'age', 'marital', 'educ2', 'emplnw', 'hisp', 'racem1', 'racem2',
       'racem3', 'racem4', 'racecmb', 'birth_hisp', 'inc', 'party', 'partyln',
       'hh1', 'hh3', 'ql1', 'ql1a', 'qc1', 'weight', 'cellweight'],
      dtype='object')

我只想融化与 web1a、web1b ---- web1i 相关的列，并希望其他列保持原样。我知道我必须指定我不想取消透视的所有列，我必须将它们包含在pandas melt 函数的id_vars参数中，但是您可以看到我必须复制和粘贴许多列。

有没有更简单的方法可以做到这一点？

标签： pythonpandas

解决方案

我们可以使用DataFrame.filter正则表达式来解决您选择某些列的问题：

案例1：选择所有列web：

social_media.filter(like='web').columns

Index(['web1a', 'web1b', 'web1c', 'web1d', 'web1e', 'web1f', 'web1g', 'web1h',
       'web1i'],
      dtype='object')

情况 2：选择名称中没有web的所有列：

social_media.filter(regex='^[^web]').columns

Index(['respid', 'sample', 'comp', 'int_date', 'lang', 'cregion', 'state',
       'density', 'sfips', 'usr', 'qs1', 'sex', 'intmob', 'intfreq', 'snsint2',
       'home4nw', 'device1a', 'smart2', 'q20', 'sns2a', 'sns2b', 'sns2c',
       'sns2d', 'sns2e', 'device1b', 'device1c', 'device1d', 'age', 'marital',
       'hisp', 'racem1', 'racem2', 'racem3', 'racem4', 'racecmb', 'inc',
       'party', 'partyln', 'hh1', 'hh3', 'ql1', 'ql1a', 'qc1', 'cellweight'],
      dtype='object')

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