Pythonデータ分析入門編8:ワイド型→ロング型（melt）

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame({\"Name\": [\"Alice\", \"Bob\", \"Charlie\"],\n",
    "                   \"Math\": [85, 90, 95],\n",
    "                   \"Science\": [88, 92, 96],\n",
    "                   \"English\": [89, 93, 97]})\n",
    "\n",
    "print(df)\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "language_info": {
   "name": "python"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame({\"Name\": [\"Alice\", \"Bob\", \"Charlie\"],\n",
    "                   \"Math\": [85, 90, 95],\n",
    "                   \"Science\": [88, 92, 96],\n",
    "                   \"English\": [89, 93, 97]})\n",
    "\n",
    "print(df)\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "language_info": {
   "name": "python"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

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演習1

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演習課題「データフレームのワイド型からロング型への変換」

コードエリアには、データフレームdfが定義されています。
このデータフレームをName列の値と、その値に属するデータ（カラムの名前とその値）を1行とするデータフレームに変換して出力してください。
※回答時には、print(df)をコメントアウトして回答してください。

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

期待する出力値

      Name variable  value
0    Alice     Math     85
1      Bob     Math     90
2  Charlie     Math     95
3    Alice  Science     88
4      Bob  Science     92
5  Charlie  Science     96
6    Alice  English     89
7      Bob  English     93
8  Charlie  English     97

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＃12:ワイド型→ロング型（melt）

このチャプターでは、データフレームをメルト操作で「ワイド型」から「ロング型」に変換する方法を学習します。

meltメソッド

・meltメソッドを用いると、データフレームを「ワイド型」から「ロング型」に変換できる

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({"name": ["Kirishima", "Rokumura"],
                   "age": [15, 16],
                   "lang": ["Ruby", "Python"]})

print(df.melt(id_vars="name"))

・引数value_varsに列名を渡すと、変換の際にid_varsの列と組を作るカラムを指定することができる
print(df.melt(id_vars="name", value_vars="lang"))

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