4 - Fundir un DataFrame (melting)
Lección 4 del curso Pandas Nivel Avanzado.
En la lección anterior vimos cómo apilar y des-apilar un DataFrame en Pandas usando los métodos stack() y unstack().
Y en la segunda lección del curso vimos que las tablas dinámicas obtenidas con pivot_table() permiten re-estructurar y agregar un DataFrame, generando como resultado un DataFrame ancho.
Cuando hablamos de “fundir” un DataFrame (en Inglés melting) lo que hacemos es el proceso inverso: desagregar el DataFrame pasando de un DataFrame ancho a uno largo. Esto implica que el melting no realiza ningún tipo de agregación.
Y para lo anterior podemos usar el método melt() de Pandas. Así que en esta lección veremos en detalle cómo usar este método para fundir un DataFrame:
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Bien acabamos de ver la manera de fundir un DataFrame en Pandas para pasar de un formato ancho a uno largo. Y además vimos con un ejemplo práctico cómo combinar este método con las tablas dinámicas o el método groupby() en los casos en los cuales queremos adicionalmente usar operaciones de agregación sobre nuestros datos.
En la próxima lección cerraremos este primer módulo del curso viendo una cuarta técnica para la re-estructuración de tablas de datos. Veremos qué es cómo “explotar” un DataFrame de Pandas usando el método explode().