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Daten arrangieren mit pandas melt

Hier ein kurzes Beispiel, wie man mittels melt bestimmte Daten in die richtige Form bekommt.

Ausgangspunkt ist der folgende Datensatz:

Zum Auswerten ist der nicht optimal, ich möchte die Monatswerte gern untereinander haben. Mittels melt geht das ganz einfach:

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import pandas as pd
 
data = pd.read_excel('meltdata.xlsx')
 
print(data.shape[1], 'columns and', data.shape[0], 'rows')
 
print(list(data))
 
melted = pd.melt(data, id_vars=['Name', 'ColumnB', 'ColumnC'], 
                 value_vars=['Januar', 'Februar', 'März', 'April', 'Mai', 
                 'Juni', 'Juli', 'August', 'September', 'Oktober', 
                 'November', 'Dezember'])
 
print(melted)
      Name    ColumnB ColumnC   variable  value
0 Donald 1978-09-03 Hello Januar 98
1 Micky 1945-05-04 World Januar 29
2 Minnie 1946-07-05 Foo Januar 57
3 Pluto 1998-07-08 Bar Januar 28
4 Donald 1978-09-03 Hello Februar 31
5 Micky 1945-05-04 World Februar 41
6 Minnie 1946-07-05 Foo Februar 24
...

Uwe

Uwe Ziegenhagen mag LaTeX und Python, auch gern in Kombination.

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