Python Pandas Tutorial 11. Reshape dataframe using melt

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 24 ต.ค. 2024

ความคิดเห็น • 72

  • @codebasics
    @codebasics  2 ปีที่แล้ว +1

    Check out our premium machine learning course with 2 Industry projects: codebasics.io/courses/machine-learning-for-data-science-beginners-to-advanced

  • @sukanyachoudhury6174
    @sukanyachoudhury6174 2 ปีที่แล้ว +11

    Great video ...Thanks!... I want to point one thing here.
    Though going through pandas documentation is a good practice but, there is a shortcut to see the documentation of a specific function also.
    Just press shift+tab after typing the function name and you can see all the parameters for that function. like pd.melt() and shift+tab. same goes for dataframes or any other pandas objects also
    I find this helpful whenever I am in doubt or forget the parameter names to pass. Hope it's helpful

  • @codebasics
    @codebasics  4 ปีที่แล้ว +4

    Step by step guide on how to learn data science for free: th-cam.com/video/Vn_mmOuQkSA/w-d-xo.html
    Machine learning tutorials with exercises:
    th-cam.com/video/gmvvaobm7eQ/w-d-xo.html

  • @ziaurrehman4221
    @ziaurrehman4221 หลายเดือนก่อน

    Earlier this video i was very confused about how melt command excute the values but your video is very useful and informative...
    May god bless you 😊

  • @codebasics
    @codebasics  5 ปีที่แล้ว

    Machine learning tutorials with exercises are available at:
    th-cam.com/video/gmvvaobm7eQ/w-d-xo.html

  • @ranjeetjadhav1459
    @ranjeetjadhav1459 3 ปีที่แล้ว +1

    This piece of code is underrated, this really comes in handy...😌😌

  • @sy2252
    @sy2252 2 ปีที่แล้ว

    gr8 help, I was struggling for entire day

  • @skkkks2321
    @skkkks2321 5 ปีที่แล้ว +2

    Thank you for the Piece of advise at the end,Yes.practice while watching is best way to learn.Thank you.

    • @codebasics
      @codebasics  5 ปีที่แล้ว

      Yup, without practice it is just a waste of time !

  • @flamboyantperson5936
    @flamboyantperson5936 6 ปีที่แล้ว +1

    Eagerly waiting for Machine learning tutorials. Thank You.

  • @multitaskprueba1
    @multitaskprueba1 2 ปีที่แล้ว +2

    Fantastic video! You are a genius! Thanks for teaching!

  • @DiwakarKumarpro
    @DiwakarKumarpro 7 หลายเดือนก่อน

    this is the perfect video for melting. thankyou

  • @scobbyyy
    @scobbyyy 2 วันที่ผ่านมา

    This was so helpful, thank you!

  • @meetkcs
    @meetkcs 3 หลายเดือนก่อน

    Super way of Explanation 👌

  • @PreparingForSHTF
    @PreparingForSHTF 2 ปีที่แล้ว

    Thanks. You got me out of a bind. This was very well done.

  • @harikrishna-harrypth
    @harikrishna-harrypth 3 ปีที่แล้ว +1

    Your tutorials are very very helpful!!!! Thank you!

    • @codebasics
      @codebasics  3 ปีที่แล้ว +1

      Glad it was helpful!

  • @mohammadhosseinansari6755
    @mohammadhosseinansari6755 3 ปีที่แล้ว

    wow many thanks for sharing your knowledge, I googled the melt command but since I'm new to this couldn't figure out the documentation. Best wishes and regards!

    • @codebasics
      @codebasics  3 ปีที่แล้ว

      I am happy this was helpful to you.

  • @arturopresa6552
    @arturopresa6552 ปีที่แล้ว

    Thank you so much for your good explanation!

  • @bandafanta
    @bandafanta 4 ปีที่แล้ว +6

    Oh gosh if I could I'd given you 1000 likes haha Thank you so much !!!

  • @VRUNO
    @VRUNO 2 ปีที่แล้ว

    clear, nice and effective video! thanks Mr.!

  • @Remanifest
    @Remanifest 2 ปีที่แล้ว

    Extremely helpful. Thank you so much.

  • @romanhudec4719
    @romanhudec4719 3 ปีที่แล้ว

    My gush, I finally understand melt :D thanks!

  • @jayshreedonga2833
    @jayshreedonga2833 ปีที่แล้ว

    Thanks sir you are simply great

  • @neeraj.kumar.1
    @neeraj.kumar.1 2 ปีที่แล้ว

    It was very helpful.....thanks 🌺

    • @codebasics
      @codebasics  2 ปีที่แล้ว

      Glad it was helpful!

  • @SravanKumar-jt1ot
    @SravanKumar-jt1ot 6 ปีที่แล้ว +5

    Sir can you make some tutorials on tensorflow

  • @Sagar_Tachtode_777
    @Sagar_Tachtode_777 4 ปีที่แล้ว

    Thanks for sharing the knowledge ☺️

  • @manhaabdellah3474
    @manhaabdellah3474 2 ปีที่แล้ว

    Awesomeeee understood it easily

    • @easydatascience2508
      @easydatascience2508 ปีที่แล้ว

      You can see mine too. The playlist for Python and R give step by step aranged tutorials, with detailed source files.

  • @freddubel6338
    @freddubel6338 4 ปีที่แล้ว +1

    That was very helpful, thanks a lot!

    • @codebasics
      @codebasics  4 ปีที่แล้ว +1

      Glad to hear that!

  • @nicolasmontoya7192
    @nicolasmontoya7192 6 ปีที่แล้ว +2

    Thank you, so helpful.

  • @vasavaduttathota5855
    @vasavaduttathota5855 4 ปีที่แล้ว

    Very Usefull..Thank you

    • @codebasics
      @codebasics  4 ปีที่แล้ว

      Glad it was helpful!

  • @ericwr4965
    @ericwr4965 4 ปีที่แล้ว

    Great video, thank you sir.

  • @leelanikatechnicaleducatio2162
    @leelanikatechnicaleducatio2162 4 ปีที่แล้ว

    👍👍 very nice sir

  • @jirimichalik4229
    @jirimichalik4229 6 ปีที่แล้ว

    Is there any difference if I am using pd.melt(df) or df.melt()?

  • @maheshjadhav8071
    @maheshjadhav8071 2 ปีที่แล้ว

    Plzz advice me how to get samples onn pro rata basis

  • @asuquosamuel8567
    @asuquosamuel8567 4 ปีที่แล้ว

    please which algorithm id facebook currently using for their news feed

  • @IngenieroAguilera
    @IngenieroAguilera 4 ปีที่แล้ว

    Is there an inverse function to melt()?

  • @MrGabrielHidd
    @MrGabrielHidd 2 ปีที่แล้ว

    always helping ;=D

  • @karthikgowda7757
    @karthikgowda7757 7 ปีที่แล้ว

    Hi sir, is this the last video on pandas or any upcoming?

  • @soufianetouzani9706
    @soufianetouzani9706 5 ปีที่แล้ว +1

    you are the best

    • @codebasics
      @codebasics  5 ปีที่แล้ว +1

      thanks soufiane for your kind words

  • @mallikarjunannavaram8501
    @mallikarjunannavaram8501 2 ปีที่แล้ว

    how to revert back to the original df?

  • @tupaiadhikari
    @tupaiadhikari 6 ปีที่แล้ว

    Sir please can you show the syntax on how to extract two columns from a dataframe : I am using the code
    df1 = [df['col1'],df['col2']]. But sadly it is not working. Please can you correct the code?

    • @pvelayut
      @pvelayut 6 ปีที่แล้ว +1

      Sir, please try using df.loc[:,['col1','col2']]

  • @_The_Sage_
    @_The_Sage_ 5 ปีที่แล้ว

    Is this not an 'inplace' operator?

  • @bboyhusky
    @bboyhusky 2 ปีที่แล้ว

    Thank you :)

  • @juancarlosortega7278
    @juancarlosortega7278 4 ปีที่แล้ว +1

    Thanks ❤🐼

  • @mishrr
    @mishrr 5 ปีที่แล้ว

    id_vars?
    you said it to be on X axis but dates are on Y axis

    • @mishrr
      @mishrr 5 ปีที่แล้ว

      you spoke wrong it is is a column identifier variable so its in column

  • @jayshreedonga2833
    @jayshreedonga2833 ปีที่แล้ว

    Thanks sir

  • @explorer9782
    @explorer9782 6 ปีที่แล้ว +1

    waiting for Machine Learning tutorials

  • @jayshreedonga2833
    @jayshreedonga2833 ปีที่แล้ว

    THANKS

  • @ranl.8936
    @ranl.8936 5 ปีที่แล้ว

    thanks a lot!

  • @HarishchandraKandpal
    @HarishchandraKandpal 4 ปีที่แล้ว

    Provide the code of melt function

  • @mandarchincholkar5955
    @mandarchincholkar5955 3 ปีที่แล้ว +2

    Most of people here are because of error. 😂😂😂😂

  • @dragonn9305
    @dragonn9305 5 ปีที่แล้ว

    how to reshape a data from (4,5) to (4,)

    • @mishrr
      @mishrr 5 ปีที่แล้ว

      did you got the solution

  • @rhugvedsatardekar9229
    @rhugvedsatardekar9229 3 หลายเดือนก่อน

    This is Unpivot operation

  • @isaacnewton7445
    @isaacnewton7445 6 ปีที่แล้ว

    I love you.

  • @zshanez4610
    @zshanez4610 6 ปีที่แล้ว

    df1=df.melt(df, id_vars=['days']) is throwing an error!
    ERROR : melt() got multiple values for argument 'id_vars'

    • @krutarthdarji
      @krutarthdarji 5 ปีที่แล้ว

      df1=pd.melt(df,id_vars=['days'])

  • @valijoneshniyazov
    @valijoneshniyazov 3 ปีที่แล้ว

    melt = unpivot

  • @reinierstamaria6137
    @reinierstamaria6137 2 ปีที่แล้ว

    Thank you so much! Explained beautifully

  • @kenwang6182
    @kenwang6182 3 ปีที่แล้ว

    Thanks a lot!