Pandaslreshape重构Excel宽表数据方法

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本文详细介绍了如何使用 Python Pandas 库中的 lreshape 函数，高效地将具有重复列模式的宽格式 Excel 表格数据重构为规范化的长格式数据。通过具体的代码示例，演示了从内存中的 DataFrame 和直接从 Excel 文件两种场景下的数据转换过程，并探讨了 lreshape 在处理此类特定数据结构时的优势，帮助用户将复杂数据转化为更易于分析和处理的结构。

引言：宽格式数据重构的挑战

在数据处理和分析中，我们经常会遇到一种特殊的“宽格式”数据，其特点是包含大量重复的列组。例如，一个 Excel 表格可能包含多组产品ID和对应的价格，如 id_m00 和 mprice、id_m01 和 mprice，甚至重复几十次。这种结构虽然在某些场景下便于人工查看，但对于程序化处理和后续的数据分析（如聚合、可视化）而言，却是一种低效且难以操作的格式。我们通常需要将其转换为“长格式”或“规范化”的数据，即每行代表一个独立的观测值，所有相关信息都集中在少数几个关键列中。

考虑以下示例数据结构：

Date	id_m00	mprice	id_m01	mprice
01.01.2023	aa-bb-cc	12,05	dd-ee-fr	8,80
02.01.2023	aa-dd-ee	09,55	ff-gg-gg	7,50

我们的目标是将其重构为以下长格式：

Date	id	mprice
01.01.2023	aa-bb-cc	12,05
02.01.2023	aa-dd-ee	09,55
01.01.2023	dd-ee-fr	8,80
02.01.2023	ff-gg-gg	7,50

传统的 pandas.melt 函数在处理这种带有重复列名（如多个 mprice 列）且需要将特定列组（如 id_mXX 和对应的 mprice）配对转换时，往往会产生额外的空值列或不符合预期的结果。在这种情况下，pandas.lreshape 提供了一个更精准、更强大的解决方案。

Pandas lreshape：高效重塑工具

pandas.lreshape 函数专为处理这种具有固定模式的宽格式数据而设计。它允许你通过一个字典来指定如何将多个旧列组映射到新的列。这个字典的键是新 DataFrame 中的列名，而值是一个列表，包含旧 DataFrame 中对应新列的多个来源列。

它的核心优势在于能够根据预定义的模式，将多个相关的列（例如，id_m00, id_m01, id_m02 和它们各自对应的 mprice 列）聚合到单个新列下，同时保持它们之间的对应关系。

实践示例一：内存中的DataFrame重塑

假设我们已经将 Excel 数据读取到一个 Pandas DataFrame df 中。为了演示，我们先手动创建一个模拟的 DataFrame：

import pandas as pd
import io

# 模拟原始宽格式数据
data = """Date,id_m00,mprice,id_m01,mprice.1
01.01.2023,aa-bb-cc,12.05,dd-ee-fr,8.80
02.01.2023,aa-dd-ee,09.55,ff-gg-gg,7.50
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=',')

# 打印原始DataFrame，注意mprice列在读取时会被自动重命名为mprice.1等
print("原始 DataFrame:")
print(df)

原始 DataFrame 输出：

原始 DataFrame:
         Date    id_m00  mprice    id_m01  mprice.1
0  01.01.2023  aa-bb-cc   12.05  dd-ee-fr      8.80
1  02.01.2023  aa-dd-ee    9.55  ff-gg-gg      7.50

可以看到，由于存在重复的列名 mprice，Pandas 在读取时会自动将其重命名为 mprice.1。这是默认行为，反而简化了后续处理。

现在，我们使用 lreshape 来重塑数据：

# 分离出所有的mprice列，并重新命名它们的列索引，以便lreshape能够正确匹配
# 注意：这里我们使用了原始数据中mprice被Pandas自动重命名后的列名
price_columns = df.filter(like="price").columns
prices = df[price_columns].pipe(lambda x: x.set_axis(range(len(x.columns)), axis=1))

# 从原始df中移除这些price列，以便后续concat
df_ids = df.drop(columns=price_columns)

# 将处理过的id列和price列重新合并，为lreshape做准备
df_combined = pd.concat([df_ids, prices], axis=1)

# 使用lreshape进行重塑
# 'id' 对应原始DataFrame中所有以 'id_m' 开头的列
# 'mprice' 对应我们处理过的所有价格列（其列名已简化为0, 1, 2...）
out = pd.lreshape(
    df_combined,
    {"id": df_combined.filter(like="id_m").columns, "mprice": prices.columns}
)

# 打印重塑后的结果
print("\n重塑后的 DataFrame:")
print(out)

代码解析：

1. price_columns = df.filter(like="price").columns: 筛选出所有包含“price”字符串的列名，包括 mprice 和 mprice.1 等。
2. prices = df[price_columns].pipe(lambda x: x.set_axis(range(len(x.columns)), axis=1)):
   • df[price_columns]：从原始 DataFrame 中选择所有价格相关的列。
   • .pipe(lambda x: ...)：允许将 DataFrame x 作为参数传递给一个函数，并返回函数的结果。这是一种链式操作的优雅方式。
   • x.set_axis(range(len(x.columns)), axis=1)：将这些价格列的列名重命名为简单的整数序列（0, 1, 2...）。这样做是为了让 lreshape 能够更容易地将它们与 id_mXX 列进行匹配，因为 lreshape 会按顺序匹配 id 列表和 mprice 列表中的元素。
3. df_ids = df.drop(columns=price_columns)：创建一个只包含 Date 和 id_mXX 列的新 DataFrame。
4. df_combined = pd.concat([df_ids, prices], axis=1)：将处理过的 id 列部分和重命名列后的 prices 部分水平拼接起来。
5. pd.lreshape(df_combined, {"id": df_combined.filter(like="id_m").columns, "mprice": prices.columns})：
   • 第一个参数是待重塑的 DataFrame (df_combined)。
   • 第二个参数是一个字典，定义了如何重塑：
     • 键 "id"：表示新 DataFrame 中将出现的列名。
     • 值 df_combined.filter(like="id_m").columns：一个列表，包含了原始 DataFrame 中所有以 "id_m" 开头的列名 (id_m00, id_m01 等)，它们将被收集到新的 id 列下。
     • 键 "mprice"：表示新 DataFrame 中将出现的另一个列名。
     • 值 prices.columns：一个列表，包含了我们之前重命名后的价格列名（0, 1 等），它们将被收集到新的 mprice 列下。
   • lreshape 会根据这些列表的顺序进行匹配：id_m00 和 mprice (列0) 配对，id_m01 和 mprice.1 (列1) 配对，以此类推。

重塑后的 DataFrame 输出：

重塑后的 DataFrame:
         Date        id  mprice
0  01.01.2023  aa-bb-cc   12.05
1  02.01.2023  aa-dd-ee    9.55
2  01.01.2023  dd-ee-fr    8.80
3  02.01.2023  ff-gg-gg    7.50

实践示例二：直接从Excel文件重塑

如果原始数据直接来源于 Excel 文件，并且 Pandas 在读取时已经自动处理了重复列名（例如，mprice, mprice.1, mprice.2...），那么重塑过程可以进一步简化。

假设你的 Excel 文件名为 file.xlsx，并且其内部结构与前面描述的示例一致。

import pandas as pd

# 假设 file.xlsx 存在且包含上述示例数据
# df = pd.read_excel("file.xlsx") # 实际使用时请取消注释并指定文件路径

# 为了演示，我们继续使用之前创建的df，模拟read_excel后的DataFrame
# 此时，df 已经包含了 mprice 和 mprice.1 等列
print("\n模拟从 Excel 读取的 DataFrame:")
print(df)

# 直接使用lreshape进行重塑
out_simplified = pd.lreshape(
    df,
    {"id": df.filter(like="id_m").columns,
     "mprice": df.filter(like="price").columns}
)

# 打印简化后的结果
print("\n简化重塑后的 DataFrame:")
print(out_simplified)

代码解析：

1. df = pd.read_excel("file.xlsx")：直接从 Excel 文件读取数据。Pandas 会自动处理重复的列名，如 mprice 会被重命名为 mprice.1, mprice.2 等。
2. pd.lreshape(df, {"id": df.filter(like="id_m").columns, "mprice": df.filter(like="price").columns})：
   • 这里不再需要手动分离和重命名 mprice 列。
   • df.filter(like="id_m").columns 会获取所有 id_mXX 形式的列名。
   • df.filter(like="price").columns 会获取所有 mprice、mprice.1 等价格列名。
   • lreshape 会智能地根据列名的字母数字顺序（例如，mprice 在 mprice.1 之前）进行匹配，将第一个 id_mXX 与第一个 mprice 列配对，第二个 id_mXX 与第二个 mprice 列配对，以此类推。这依赖于 Pandas 读取 Excel 时对重复列名的默认排序行为。

这种方法更简洁，因为它利用了 Pandas 自动处理重复列名的特性。

注意事项与最佳实践

1. 列名模式的一致性： lreshape 的强大之处在于它依赖于列名中的模式。确保你的宽格式数据中，需要重塑的列组（如 id_mXX 和 mprice）具有清晰且一致的命名模式，这样 filter(like=...) 才能准确地选取它们。
2. lreshape 与 melt 的选择：
   • melt 更适用于将“度量”列（values）转换为行，通常伴随着一个或多个“标识符”列（id_vars）。当你的数据中没有明确的重复列组，而是需要将多个值列堆叠起来时，melt 是首选。
   • lreshape 则专长于处理具有固定模式的重复列组。如果你的数据是 (A1, B1), (A2, B2), ..., (An, Bn) 这样的结构，并且你想把 A 们合并成一个新列，B 们合并成另一个新列，同时保持 Ai 和 Bi 的对应关系，那么 lreshape 是更优的选择。在本例中，它避免了 melt 可能产生的额外空值列。
3. 数据类型： 重塑后，新生成的列（如 id 和 mprice）的数据类型将由其原始来源列的数据类型决定。如果原始列包含混合数据类型，重塑后可能会导致数据类型变为 object。必要时，需要进行类型转换，例如 pd.to_numeric(out['mprice'].str.replace(',', '.')) 来处理逗号作为小数分隔符的情况。
4. 性能： 对于非常大的数据集，lreshape 的性能通常优于一些手动循环或复杂的多步 merge/concat 操作，因为它在 C 语言层面进行了优化。

总结

pandas.lreshape 是一个在 Python 中处理特定类型宽格式数据重构的强大而高效的工具。它能够精准地将具有重复模式的列组（如 id_mXX 和对应的 mprice）转换为规范化的长格式，极大地简化了数据预处理的流程。通过理解其工作原理和灵活运用 filter(like=...) 等辅助函数，你可以轻松地将复杂的数据结构转化为更利于分析和可视化的形式。

好了，本文到此结束，带大家了解了《Pandaslreshape重构Excel宽表数据方法》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！