从行到列Python Pandas数据框架(pd.melt)

Python Pandas数据框架中的pd.melt()函数用于将数据框架从宽格式转换为长格式。它将数据框架的列名作为标识符变量，将列值作为测量变量，并将数据重新排列成一个新的数据框架。

该函数的语法如下：

pd.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

参数说明：

frame：要转换的数据框架。
id_vars：标识符变量的列名或列索引，这些列将保持不变。
value_vars：要转换为测量变量的列名或列索引，如果未指定，则使用所有列。
var_name：指定新的列名，用于存储标识符变量的列名，默认为'variable'。
value_name：指定新的列名，用于存储测量变量的列值，默认为'value'。
col_level：如果数据框架具有多级列索引，则指定要使用的级别。

pd.melt()函数的优势：

灵活性：pd.melt()函数可以根据需要转换数据框架的特定列，使数据更易于处理和分析。
数据整合：通过将数据从宽格式转换为长格式，pd.melt()函数可以将多个相关变量整合到一个列中，方便进行统计和可视化分析。

pd.melt()函数的应用场景：

数据清洗：当数据框架的列名作为变量而不是数据时，可以使用pd.melt()函数将其转换为长格式，以便更好地处理和分析数据。
数据分析：在进行数据分析时，有时需要将数据从宽格式转换为长格式，以便更好地进行统计和可视化分析。

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