重塑與合併資料

使用 pandas 重塑資料

Maria Eugenia Inzaugarat

Data Scientist

重塑與統計函式

sales

                    office supply           Technology
         shop     online        onsite     online      onsite
country  year      
Italy    2017      310           123          510       340
         2018      110           100          610       120
Spain    2017      229           200          300       240
         2018      120           220          190       210

統計函式

加總：.sum()
平均：.mean()
中位數：.median()
差分：.diff()

堆疊與統計

兩國按年份的線上與實體銷售總額

sales.stack().sum(axis=1)

 country  year   shop  
 Italy    2017  online    820
                onsite    463
          2018  online    720
                onsite    220
 Spain    2017  online    529
                onsite    440
          2018  online    310
                onsite    430

堆疊與統計

兩國按年份的線上與實體銷售總額

sales.stack().sum(axis=1).unstack()

         shop online onsite
country  year        
 Italy   2017   820    463
         2018   720    220
 Spain   2017   529    440
         2018   310    430

展開與統計

兩國按年份的產品銷售平均額

sales.unstack(level=0).mean(axis=1)

year
2017    281.5
2018    210.0

展開與統計

年度間的銷售差異

sales["office supply"].unstack(level='country')

展開與統計

年度間的銷售差異

sales["office supply"].unstack(level='country').diff(axis=1, periods=2)

                         office supply
   shop         online          onsite
country   Italy  Spain   Italy   Spain
year                
2017      NaN     NaN   -187.0   -29.0
2018      NaN     NaN    -10.0   100.0

重塑與分組

不分國家，依線上或實體計算各產品總額

sales.stack().head(4)

                      office supply   Technology
country   year  shop        
 Italy    2017 online       310          510
               onsite       123          340
          2018 online       110          610
               onsite       100          120

重塑與分組

不分國家，依線上或實體計算各產品總額

sales.stack().groupby(level='shop').sum()

        office supply    Technology
shop        
online       769             1610
onsite       643             910

分組後重塑

依年份的產品銷售中位數

sales.groupby(level='year').median()

        office supply         Technology
shop    online  onsite    online   onsite
year                
2017     269.5  161.5      405.0   290.0
2018     115.0  160.0      400.0   165.0

分組後重塑

依年份的產品銷售中位數

sales.groupby(level=1).median().stack(level=[0, 1]).unstack(level='year')

                   year    2017     2018
                   shop        
Technology        online   405.0    400.0
                  onsite   290.0    165.0
office supply     online   269.5    115.0
                  onsite   161.5    160.0

一起來練習吧！

使用 pandas 重塑資料