pandasでのデータフレームの縦横(wide-long)変換
pandasのデータフレームのlong型、wide型の変換について。例えば次の様なwide型データフレームを考える。
import pandas as pd
dt = pd.DataFrame({"ID":np.arange(5), "res_3":[0, 0, 1, 0, 1], "res_6":[1, 0, 1, 0, 0],
"res_9":[0, 0, 0, 0, 1], "allocation":[1, 1, 0, 0, 0]})
ID res_3 res_6 res_9 allocation
0 0 0 1 0 1
1 1 0 0 0 1
2 2 1 1 0 0
3 3 0 0 0 0
4 4 1 0 1 0これは、例えば介入後3か月、6か月、9か月のアンケート結果と、介入割当のデータフレームである。wide型のままだと、固定効果を見たい時に解析ができないので、long型にする。単純には次のように
dt.stack()
0 ID 0
res_3 0
res_6 1
res_9 0
allocation 1
1 ID 1
res_3 0
res_6 0
res_9 0
allocation 1
2 ID 2
res_3 1
res_6 1
res_9 0
allocation 0
3 ID 3
res_3 0
res_6 0
res_9 0
allocation 0
4 ID 4
res_3 1
res_6 0
res_9 1
allocation 0
dtype: int64とすればいいだが、これは欲しいものではない。そこでpandasの
meltmethodを用いる(melt)。これはwide→long形式のデータフレーム変換である。methodでもfunctionでもどちらでも良い。
dt.melt()
pd.melt(dt)
variable value
0 ID 0
1 ID 1
2 ID 2
3 ID 3
4 ID 4
5 res_3 0
6 res_3 0
7 res_3 1
8 res_3 0
9 res_3 1
10 res_6 1
11 res_6 0
12 res_6 1
13 res_6 0
14 res_6 0
15 res_9 0
16 res_9 0
17 res_9 0
18 res_9 0
19 res_9 1
20 allocation 1
21 allocation 1
22 allocation 0
23 allocation 0
24 allocation 0meltのparameterはid_vars, value_vars, id_name, value_nameを主に用いる。id_varsに設定した項目はそのままになる。例えば、
dt.melt(id_vars = "ID")
ID variable value
0 0 res_3 0
1 1 res_3 0
2 2 res_3 1
3 3 res_3 0
4 4 res_3 1
5 0 res_6 1
6 1 res_6 0
7 2 res_6 1
8 3 res_6 0
9 4 res_6 0
10 0 res_9 0
11 1 res_9 0
12 2 res_9 0
13 3 res_9 0
14 4 res_9 1
15 0 allocation 1
16 1 allocation 1
17 2 allocation 0
18 3 allocation 0
19 4 allocation 0とすると上のようになる。id_varsにはリストで複数項目を指定することもできる。
dt.melt(id_vars = ["ID", "allocation"])
ID allocation variable value
0 0 1 res_3 0
1 1 1 res_3 0
2 2 0 res_3 1
3 3 0 res_3 0
4 4 0 res_3 1
5 0 1 res_6 1
6 1 1 res_6 0
7 2 0 res_6 1
8 3 0 res_6 0
9 4 0 res_6 0
10 0 1 res_9 0
11 1 1 res_9 0
12 2 0 res_9 0
13 3 0 res_9 0
14 4 0 res_9 1
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