如何解决熊猫中的一种变换
给定一个像这样一行的示例数据框：
brand_1 gen_1 both_1 brand_2 gen_2 both_2 brand_3 gen_3 both_3
6133 5636 5446 0 3239 0 6032 5870 5484
Transpose 或 Transform 在我尝试生成此数据的以下重塑时不起作用：
Type Brand Gen Both
1 6133 5636 5446
2 0 3239 0
3 6032 5870 5484
我已经在大块的列上尝试了 Transform 和 Transpose 以及 iloc，但没有结果以这种方式重塑数据。因此，我的问题在这里。
解决方法
让我们试试import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from matplotlib import pyplot as plt
image = cv2.imread(r"C:\Users\KaChun\Desktop\rotapple.jpg")
reshaped = image.reshape(image.shape[0] * image.shape[1],image.shape[2])
wcss = []
for i in range(1,11):
kmeans = KMeans(n_clusters=i,init ='k-means++',max_iter=300,n_init=10,random_state=0 )
kmeans.fit(reshaped)
wcss.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1,11),wcss)
plt.title('The Elbow Method Graph')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('WCSS')
plt.show()
wide_to_long您也可以使用 pivot_longer 中的 pyjanitor 函数；目前您必须从 github:
安装最新的开发版本 # install latest dev version
# pip install git+https://github.com/ericmjl/pyjanitor.git
import janitor
df.pivot_longer(index = None,names_to = ('.value','Type'),names_sep = '_')
Type brand gen both
0 1 6133 5636 5446
1 2 0 3239 0
2 3 6032 5870 5484
.value 作为指标；列名中与 .value(brand,gen,both) 对齐的部分保留为列名，而与 Type 对齐的部分成为新列 Type 中的值。>
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