python_將one hot encoding後的Dummy table 轉為一般raw data格式

pd.melt()

這是一個很難以敘述的需求，一般情境上不大會用到，但偏偏在公司的問卷系統就遇到了...。先說明一下情境，下圖是我撈下來的raw data:

Q1代表消費者勾選的第一題，Q2是多選題，因此會出現類似Dummy table的呈現方式。但由於後續我的分析希望是轉至成類似下面的raw data:

也就是資料是往下長的。查了一些資料，發現pd.melt最符合需求:

程式碼如下:

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel('XXXXX',encoding='ansi', sep=',')
pd.melt(df1,id_vars=['問卷UUID'],value_vars=['Q2#-1','Q2#-2','Q2#-3','Q2#-4','Q2#-5','Q2#-6','Q2#-7','Q2#-8']).dropna()

結果如下:

稍微說明一下:

id_vars:不需要被轉換的列名。

value_vars:需要轉換的列名。

參考資料:

https://blog.csdn.net/maymay_/article/details/80039677