معرفی شرکت ها


a-pandas-ex-melt-pivot-tools-0.10


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Some useful melt / pivot stuff for pandas DataFrames
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل a-pandas-ex-melt-pivot-tools-0.10
نام a-pandas-ex-melt-pivot-tools
نسخه کتابخانه 0.10
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Johannes Fischer
ایمیل نویسنده <aulasparticularesdealemaosp@gmail.com>
آدرس صفحه اصلی https://github.com/hansalemaos/a_pandas_ex_melt_pivot_tools
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/a-pandas-ex-melt-pivot-tools/
مجوز MIT
# Some useful melt / pivot stuff for pandas DataFrames ```python pip install a-pandas-ex-melt-pivot-tools ``` ```python from a_pandas_ex_melt_pivot_tools import pd_add_stack_melt_tools pd_add_stack_melt_tools() import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo", "bar", "bar", "bar", "bar"], "B": ["one", "one", "one", "two", "two", "one", "one", "two", "two"], "C": [ "small", "large", "large", "small", "small", "large", "small", "small", "large", ], "D": [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7], "E": [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9], } ) print('___________________________________') print(f'{df}\n\n') print('___________________________________') print(f"{df.ds_pivot_to_list(columns=['A'])}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list(columns=['A','B'])}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list(columns=['A','B', 'C'],stack=True)}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list_no_old_index_column(columns=['A'])}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list_no_old_index_column(columns=['A','B'])}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list_no_old_index_column(columns=['A','B', 'C'],stack=True)}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list_no_old_index_column_transposed(columns=['A'],stack=True)}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list_no_old_index_column_transposed(columns=['A','B'],stack=True)}\n\n") print(f"{df.ds_pivot_to_list_no_old_index_column_transposed(columns=['A','B', 'C'],stack=True)}\n\n") ___________________________________ A B C D E 0 foo one small 1 2 1 foo one large 2 4 2 foo one large 2 5 3 foo two small 3 5 4 foo two small 3 6 5 bar one large 4 6 6 bar one small 5 8 7 bar two small 6 9 8 bar two large 7 9 ___________________________________ bar ... old_columns old_columns ... B [one, one, two, two, None] ... [B, B, B, B, B] C [large, small, small, large, None] ... [C, C, C, C, C] D [4, 5, 6, 7, None] ... [D, D, D, D, D] E [6, 8, 9, 9, None] ... [E, E, E, E, E] [4 rows x 3 columns] bar ... old_columns one ... old_columns ... C [large, small, None] ... [C, C, C] D [4, 5, None] ... [D, D, D] E [6, 8, None] ... [E, E, E] [3 rows x 5 columns] bar foo old_columns one two one two old_columns D NaN NaN NaN NaN [D, D] large [4, None] [7, None] [2, 2] NaN NaN small [5, None] [6, None] [1, None] [3, 3] NaN E NaN NaN NaN NaN [E, E] large [6, None] [9, None] [4, 5] NaN NaN small [8, None] [9, None] [2, None] [5, 6] NaN bar foo B [one, one, two, two] [one, one, one, two, two] C [large, small, small, large] [small, large, large, small, small] D [4, 5, 6, 7] [1, 2, 2, 3, 3] E [6, 8, 9, 9] [2, 4, 5, 5, 6] bar foo one two one two C [large, small] [small, large] [small, large, large] [small, small] D [4, 5] [6, 7] [1, 2, 2] [3, 3] E [6, 8] [9, 9] [2, 4, 5] [5, 6] bar foo one two one two D large [4] [7] [2, 2] NaN small [5] [6] [1] [3, 3] E large [6] [9] [4, 5] NaN small [8] [9] [2] [5, 6] bar B one C large D 4 E 6 B one ... foo E 5 B two C small D 3 E 6 Length: 3524, dtype: object bar one C large D 4 E 6 C large D 4 ... foo two D 3 E 5 C small D 3 E 6 Length: 153, dtype: object bar one large D 4 E 6 small D 5 E 8 two large D 7 E 9 small D 6 E 9 foo one large D 2 E 4 D 2 E 5 D 2 E 4 D 2 E 5 small D 1 E 2 two small D 3 E 5 D 3 E 6 D 3 E 5 D 3 E 6 dtype: object ```


نیازمندی

مقدار نام
- pandas


نحوه نصب


نصب پکیج whl a-pandas-ex-melt-pivot-tools-0.10:

    pip install a-pandas-ex-melt-pivot-tools-0.10.whl


نصب پکیج tar.gz a-pandas-ex-melt-pivot-tools-0.10:

    pip install a-pandas-ex-melt-pivot-tools-0.10.tar.gz