重塑数据表

Question

我有一个数据表（Excel），其中包含以下标题：“日期”，“鲍勃”，“乔”，“简”。 数据头下方的数据为“1/1/2025”, 0, 0, 0； “2025 年 1 月 2 日”, 1, 1, 1; "1/3/2025", 1, 1, 1。日期表示星期几，数字表示该人当天是否工作 (1, 0)。

日期	鲍勃	乔	简
2025 年 1 月 1 日	0	0	0
2025 年 1 月 2 日	1	1	1
2025 年 1 月 3 日	1	1	1

我需要转换表格，使标题为“日期”、“名称”、“开/关”。 例如 “2025 年 1 月 1 日”，“鲍勃”，0； “2025 年 1 月 2 日”，“鲍勃”，1； “2025 年 1 月 3 日”，“鲍勃”，1； “2025 年 1 月 1 日”，“乔”，0； “2025 年 1 月 2 日”，“乔”，1； “2025 年 1 月 3 日”，“乔”，1； "1/1/2025", "简", 0; “2025 年 1 月 2 日”，“简”，1； “1/3/2025”，“简”，1.

日期	姓名	开/关
2025 年 1 月 1 日	鲍勃	0
2025 年 1 月 1 日	鲍勃	1
2025 年 1 月 1 日	鲍勃	1
2025 年 1 月 2 日	乔	0
2025 年 1 月 2 日	乔	1
2025 年 1 月 2 日	乔	1
2025 年 1 月 3 日	简	0
2025 年 1 月 3 日	简	1
2025 年 1 月 3 日	简	1

日期值来自“日期”列，名称来自列、标题，“开/关”值来自人员姓名下的数据。
我遇到的问题是新表中的 NAME 字段是旧表的标头名称 希望这是有道理的...提前致谢。

Answer 1

要将数据从 Excel 读取到 Python 中，您需要使用以下代码行：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("path_name.xlsx")

这会读取最常用于数据表、pandas 的库，并将文件中的数据读入名为

df

的变量中，该变量代表数据帧。

然后进行适当的变换，你可以这样做：

df = pd.melt(df, id_vars="Date").rename(columns={"variable": "Name", "value": "On/Off"})

我将解释该代码，以便您将来可以自己学习如何使用它。

pd.melt

是一种更改数据帧格式的方法。其他方法包括

df.stack

、

df.unstack

和

df.pivot

。坦率地说，我永远不记得哪个做了什么，所以我只是尝试所有这些，直到有东西给我我想要将数据帧转换成的内容。

设置

id_vars="Date"

只是意味着日期列保持不变而不是被转换，而其他列（带有人名的列）被转换。

然后我使用

.rename({...})

重命名新转换的列，并包含我要替换的列名称的字典。这给了我一个如下所示的数据框：

| 首页| 日期 |名称 |开/关| |--------|-------------|------|--------| | 0 | 2025 年 1 月 1 日 |鲍勃 | 0 | | 1 | 2025 年 1 月 2 日 |鲍勃 | 1 | | 2 | 2025 年 1 月 3 日 |鲍勃 | 1 | | 3 | 2025 年 1 月 1 日 |乔| 0 | 等等。

然后我可以使用以下方法将其写入 CSV：

df.to_csv("new_filepath.csv", index=False)

这会将表写到一个新的 CSV 中，不带索引列，就像您的示例一样。我希望一切都有意义！