我有一个一式三份的数据集,如下所示:
conc rep1 rep2 rep3
0 0.1 0.2 0.1
1 3 3.2 2.8
我想重新组织它,使我有一个 x 列(浓度)和一个 y 列:
conc y-data
0 0.1
0 0.2
0 0.1
1 3
1 3.2
1 2.8
我需要像这样组织它,这样我就可以将它提供给曲线拟合函数,该函数仅接受一列/列表的 x 数据和 y 数据之一。我该怎么做呢?我考虑以某种方式用它的 x 值切断每一列,以获得 3 个带有 conc 和 rep# 的数据帧,然后连接到我想要的 N x 2 数据集结构中。但我找不到如何做到这一点。这也可能是解决这个问题的一个糟糕方法。
最佳答案
使用熔化
df.melt('conc').drop('variable',1).sort_values('conc')
Out[40]:
conc value
0 0 0.1
2 0 0.2
4 0 0.1
1 1 3.0
3 1 3.2
5 1 2.8
关于python - 将 N x 4 pandas 数据框重新排序为 N x 2,以便将三重数据集排列成一个 x 列和一个 y 列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53055941/