用Numpy对Pandas对象变形到底有多简单？

需求如下：

源数据是左边的形式，需要转换成右边的形式。

对于这种需求直接使用Pandas是比较麻烦的，如果使用numpy来处理就会非常简单。

到底有多简单的呢？咱们一起看看吧。

首先我们读取数据：

import pandas as pd
import numpy as np

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

得到上面的源码数据形式，下面开始使用numpy进行数据重组，完整代码如下：

result = []
for row in df.values:
    result.append(
        np.c_[
            [row[0]]*4,
            row[1:5],
            row[5:],
            ['top', 'mid', 'bot', 'full']
        ]
    )
result = pd.DataFrame(np.vstack(result), columns=[
    "stnm", "value1", "value2", "period"])
result

假如这类需求很多，我们完全可以将以上过程封装起来：

def split_reshape_df(df, tags=['top', 'mid', 'bot', 'full']):
    result = []
    for row in df.values:
        result.append(
            np.c_[[row[0]]*len(tags), row[1:len(tags)+1],
                  row[len(tags)+1:], tags]
        )
    result = pd.DataFrame(np.vstack(result), columns=[
        df.columns[0], "value1", "value2", "period"])
    return result

下面我们简单详解一下上述代码的关键点：

for row in df.values取出了DataFream的Numpy对象并迭代出来每一行。

对于每行对应的narray对象都可以通过角标访问，row[n]访问了角标n位置的数据。

最后是数据的横向拼接与纵向拼接。

对于横向拼接，我们可以使用的方法有：

np.c_[row[1:5], row[5:]]
# 等价于：
np.column_stack([row[1:5], row[5:]])
# 等价于：
np.hstack([row[1:5, np.newaxis], row[5:, np.newaxis]])
# 等价于：
np.concatenate([row[1:5, np.newaxis], row[5:, np.newaxis]], axis=1)

其中np.newaxis的本质等于None，可以直接用None替换，例如：

np.hstack([row[1:5, None], row[5:, None]])

个人觉得np.c_最简单省事，和column_stack一样实现了自动将一维数组转换为2维列向量。

对于纵向拼接，我们可以使用的方法有：

np.r_[result[0], result[1]]
# 等价于：
np.row_stack([result[0], result[1]])
# 等价于：
np.vstack([result[0], result[1]])
# 等价于(concatenate的axis参数默认值为0，可以省略)：
np.concatenate([result[0], result[1]])

由于python并不支持np.r_[*result]这种语法，所以我使用了np.vstack(result)这种方法进行纵向拼接。

本文篇幅很短，那是因为用numpy对pandas变形实在是太简单了。