check_NUMBER,2021-12-01,2022-01-01,2022-02-01
1000M,24,17,22
1000M,24,83,55
这是我的示例数据。我想把它转换成:
check_NUMBER,dates,values
1000M,2021-12-01,24
1000M,2021-12-01,17
1000M,2021-12-01,22
1000M,2022-02-01,24
1000M,2022-02-01,83
1000M,2022-02-01,55
我无法做到这一点。有人能解释一下我们是怎么做到的吗。
用df.melt
密码
df.melt(id_vars='check_NUMBER', var_name='dates', value_name='values')
输出
check_NUMBER dates values
0 1000M 2021-12-01 24
1 1000M 2021-12-01 24
2 1000M 2022-01-01 17
3 1000M 2022-01-01 83
4 1000M 2022-02-01 22
5 1000M 2022-02-01 55
问题内容: 我有一个要转换为CSV文件的JSON文件。如何使用Python执行此操作? 我试过了: 但是,它没有用。我正在使用Django,收到的错误是: 然后,我尝试了以下方法: 然后我得到错误: 样本json文件: 问题答案: 首先,你的JSON具有嵌套对象,因此通常无法直接将其转换为CSV。你需要将其更改为以下内容: 这是从中生成CSV的代码: 你将获得以下输出:
问题内容: 这是我的代码,非常简单的东西… 声明一些字段名称,阅读器使用CSV读取文件,并使用字段名称将文件转储为JSON格式。这是问题所在… CSV文件中的每个记录都在不同的行上。我希望JSON输出采用相同的方式。问题在于,将其全部倾倒在一条长长的巨线上。 我试过使用类似的代码,然后在该代码下面运行我的代码,该代码循环遍历每一行,但它在一行上执行整个文件,然后在另一行上遍历整个文件…一直持续到行
问题内容: 以下是我的json文件输入 码 输出量 因此,在这里我确实得到了答案,但是没有打印一次,而是打印了7次。如何解决此问题。 问题答案: 是一个字典,您不需要对其进行迭代。您可以使用键直接访问值。 例如:
问题内容: 我对编程非常陌生,过去3/4星期一直在学习python,这是给出的作业之一。 输入项 输出量 我一直在尝试代码为: 此代码的输出如下: 谁可以帮我这个事? 问题答案: 处理完整行后转储。
我有一个这样的数据框, 因为传感器的数量是可变的,所以我决定把它们写成行,比如, 我想知道是否有任何方便的方法将df1转换为df2? 附录:为方便起见,df1代码,
我有一张如下的桌子: 如何将其转换为: