如何从透视操作中合并回数据帧？

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。