因此，我從 21 個參與者的 16 個 EEG 通道中收集了資料，并提取了 Gamma 波段。我當前的資料框看起來像這樣（[336 行 x 2 列]）：
| 頻道 | 伽瑪 |
|---|---|
| Fp1 | 0.345908 |
| Fp2 | 0.121232 |
| F3 | 0.213212 |
| ...... | …… |
現在我想以這樣一種方式對其進行轉置，即我在一列中擁有每個通道的伽馬值。像這樣：
| Fp1 | Fp2 | F3 | …… | 盎司 |
|---|---|---|---|---|
| 0.067005 | 0.345908 | 0.207540 | …… | 0.013512 |
| 0.137292 | 0.121232 | 0.121210 | …… | 0.121111 |
| 0.112121 | 0.213212 | 0.123443 | …… | 0.432233 |
當我只是轉置資料幀時，我會得到所有通道彼此相鄰的一行：
| Fp1 | Fp1 | Fp1 | …… | 盎司 | 盎司 | 盎司 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.067005 | 0.345908 | 0.207540 | …… | 0.013512 | 0.12123 | 0.112423 |
我查看了 pd.melt 但我無法弄清楚。有人可以幫忙嗎？
先感謝您！
uj5u.com熱心網友回復：
一種方法是按頻道分組，然后將這些組設定為新資料框的列。假設以下資料框：
Channels Gamma
0 Fp1 0.345908
1 Fp2 0.121232
2 Fp1 0.455908
3 Fp2 0.213212
然后將此代碼應用于資料框：
pd.concat(
{k: g.reset_index(drop=True)
for k, g in df.groupby('Channels')['Gamma']}, axis=1)
并收到以下輸出：
Fp1 Fp2
0 0.345908 0.121232
1 0.455908 0.213212
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