从透视操作中合并回数据帧可以通过使用逆透视操作来实现。逆透视操作是将透视操作的结果重新转换回原始数据框的过程。
在Python中,可以使用pivot_table
函数进行透视操作,然后使用melt
函数进行逆透视操作。以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
'Score': [80, 90, 75, 85, 95, 70]}
df = pd.DataFrame(data)
# 进行透视操作
pivot_df = df.pivot_table(index='Name', columns='Subject', values='Score')
# 将透视结果重新转换回原始数据框
melt_df = pivot_df.reset_index().melt(id_vars='Name', value_name='Score').dropna()
# 打印结果
print(melt_df)
输出结果如下:
Name Subject Score
0 Alice Math 80.0
1 Bob Math 90.0
2 Charlie Math 75.0
3 Alice Science 85.0
4 Bob Science 95.0
5 Charlie Science 70.0
在这个示例中,我们首先使用pivot_table
函数对原始数据框进行透视操作,将学生的姓名作为行索引,科目作为列索引,成绩作为值。然后,我们使用reset_index
函数将透视结果重新转换回原始数据框的形式,再使用melt
函数进行逆透视操作,将科目列展开为一列,并将对应的成绩填充到新的列中。
这样,我们就从透视操作中成功合并回了原始的数据框。
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请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方法可能因实际情况而异。
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