Pandas melt() 的巧妙运用----逆透视

如果希望把excel 中的长数据’压扁‘显示，就可以使用df.melt()方法，实现的为逆透视的过程。

import pandas as pd

df = pd.ExcelFile(r'C:UsersjackeyDesktopFL/inventory_summary_202109262031.xlsx')

df_new = pd.Dataframe()

for name in df.sheet_names:

    #获取每个Sheet的名称
    df_pre = df.parse(sheet_name=name)

    df_pre.rename(columns={'Unnamed: 0':'Lot'},inplace=True)

    # print(df_pre.columns)

    col=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25]

    df_pre2=df_pre.melt(
        id_vars='Lot',
        value_vars=col,
        var_name='Wafer ID',
        value_name='数量',
    )

    df_pre2['品名']=name
    df_pre2 = df_pre2[['品名', 'Lot', 'Wafer ID', '数量']]

    df_pre2=df_pre2.convert_dtypes()

    # print(df_pre2.dtypes)

    df_pre2.sort_values(by=['Lot','Wafer ID'], ascending=[True,True],inplace=True)

    df_new = df_new.append(df_pre2)


df_new.dropna(subset=['数量'],inplace=True)

df_new=df_new[df_new['数量']!=0]

df_new.reset_index(drop=True,inplace=True)

df_new.to_excel(r'C:UsersjackeyDesktopFL/inventory_summary_20210930.xlsx',sheet_name='inventory_summary')

语法结构

具体语法结构如下：

pd.melt(frame: pandas.core.frame.Dataframe,
        id_vars=None, value_vars=None,
        var_name='variable', value_name='value',
        col_level=None)

其中：

• id_varstuple，list或ndarray（可选），用作标识变量的列。
• value_varstuple，列表或ndarray，可选，要取消透视的列。 如果未指定，则使用未设置为id_vars的所有列。
• var_namescalar，用于“变量”列的名称。 如果为None，则使用frame.columns.name或“variable”。
• value_namescalar，默认为“ value”，用于“ value”列的名称。
• col_levelint或str，可选，如果列是MultiIndex，则使用此级别来融化。