python – 堆叠Pandas Dataframe
发布时间：2020-12-20 11:08:26 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：我有以下pandas数据框,我在不同日期有NDVI值5个不同点 – print (df) PSC IntelFID Lat Lon 23-May 18-May 25-May 28-May0 51.62 -63.81 -0.04 0.08 0.10 0.131 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.10 0.132 51.62 -63.80 -0.05 0.08 0.07 0.123 51.62 -63.80 -0.06
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我有以下pandas数据框,我在不同日期有NDVI值5个不同点 –
print (df)
>>>
PSC Intel
FID Lat Lon 23-May 18-May 25-May 28-May
0 51.62 -63.81 -0.04 0.08 0.10 0.13
1 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.10 0.13
2 51.62 -63.80 -0.05 0.08 0.07 0.12
3 51.62 -63.80 -0.06 0.08 0.11 0.14
4 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.11 0.16
但是,我需要将它们转换为堆叠NDVI值,并在那里添加一个新列来指示数据收集日期.所需格式如下 – FID Lat Lon NVAL Date SAT 0 51.62 -63.81 -0.04 23-May PSC 1 51.62 -63.80 -0.05 23-May PSC 2 51.62 -63.80 -0.05 23-May PSC 3 51.62 -63.80 -0.06 23-May PSC 4 51.62 -63.80 -0.05 23-May PSC 0 51.62 -63.81 0.08 18-May PSC 1 51.62 -63.80 0.09 18-May PSC 2 51.62 -63.80 0.08 18-May PSC 3 51.62 -63.80 0.08 18-May PSC 4 51.62 -63.80 0.09 18-May PSC 0 51.62 -63.81 0.10 25-May Inter 1 51.62 -63.80 0.10 25-May Inter 2 51.62 -63.80 0.07 25-May Inter 3 51.62 -63.80 0.11 25-May Inter 4 51.62 -63.80 0.11 25-May Inter 0 51.62 -63.81 0.13 28-May Inter 1 51.62 -63.80 0.13 28-May Inter 2 51.62 -63.80 0.12 28-May Inter 3 51.62 -63.80 0.14 28-May Inter 4 51.62 -63.80 0.16 28-May Inter 有没有办法使用熊猫或任何其他python库？ 解决方法
建立：
from io import StringIO
import pandas as pd
df = pd.read_table(StringIO("""FID Lat Lon 23-May 18-May 25-May 28-May
0 51.62 -63.81 -0.04 0.08 0.10 0.13
1 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.10 0.13
2 51.62 -63.80 -0.05 0.08 0.07 0.12
3 51.62 -63.80 -0.06 0.08 0.11 0.14
4 51.62 -63.80 -0.05 0.09 0.11 0.16"""),sep='s+')
使用melt： df = pd.melt(df,id_vars=['FID','Lat','Lon'],var_name='Date',value_name='Value') 输出：df [[‘FID’,’Lat’,’Lon’,’Value’,’Date’]] FID Lat Lon Value Date 0 0 51.62 -63.81 -0.04 23-May 1 1 51.62 -63.80 -0.05 23-May 2 2 51.62 -63.80 -0.05 23-May 3 3 51.62 -63.80 -0.06 23-May 4 4 51.62 -63.80 -0.05 23-May 5 0 51.62 -63.81 0.08 18-May 6 1 51.62 -63.80 0.09 18-May 7 2 51.62 -63.80 0.08 18-May 8 3 51.62 -63.80 0.08 18-May 9 4 51.62 -63.80 0.09 18-May 10 0 51.62 -63.81 0.10 25-May 11 1 51.62 -63.80 0.10 25-May 12 2 51.62 -63.80 0.07 25-May 13 3 51.62 -63.80 0.11 25-May 14 4 51.62 -63.80 0.11 25-May 15 0 51.62 -63.81 0.13 28-May 16 1 51.62 -63.80 0.13 28-May 17 2 51.62 -63.80 0.12 28-May 18 3 51.62 -63.80 0.14 28-May 19 4 51.62 -63.80 0.16 28-May （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |