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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 likes LaTeX and Python, sometimes even combined. Do you like my content and would like to thank me for it? Consider making a small donation to my local fablab, the Dingfabrik Köln. Details on how to donate can be found here Spenden für die Dingfabrik.

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