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如何使用melt()函数“取消透视”多个列

melt()函数是一种数据重塑的操作，用于将宽格式的数据转换为长格式。通过使用melt()函数，可以将多个列进行"取消透视"，即将多列合并为一列，并保留其他列的值。

具体使用melt()函数"取消透视"多个列的步骤如下：

导入必要的库和模块：
导入必要的库和模块：
创建一个DataFrame对象，包含需要进行"取消透视"操作的数据：
创建一个DataFrame对象，包含需要进行"取消透视"操作的数据：
使用melt()函数进行"取消透视"操作：
使用melt()函数进行"取消透视"操作：
在上述代码中，id_vars参数指定了需要保留的列（ID和Name），value_vars参数指定了需要进行"取消透视"的列（Maths、Physics和Chemistry），var_name参数指定了新生成的列的名称（Subject），value_name参数指定了新生成的列中的值的名称（Score）。
查看结果：
查看结果：
输出结果如下：
输出结果如下：
可以看到，通过melt()函数的操作，原先的Maths、Physics和Chemistry列被"取消透视"为Subject列，并将对应的值放入Score列中。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:如何使用pandas.melt函数取消透视一些列，同时保持其余列不变多列，多个表列到行取消透视在函数中取消透视使用如何对多列取消透视 Pandas -使用多个索引取消堆栈/透视使用Google SQL或BIGQUERY取消透视多列 Pandas melt函数使用列索引位置而不是列名称 Kusto:如何取消透视-将列转换为行？使用group by取消多个列的嵌套 SQL中多个表和动态列的透视函数如何在pyspark中分别透视多个列如何使用Lodash.js取消透视集合/数组？在U-SQL中使用多个透视来输出多个列？如何使用Alamofire取消多个请求？如何在pandas中使用melt函数来处理大桌子？如何在Spark SQL中对多个列进行透视？Pandas:如何(干净地)取消相同类别的两列的透视？使用Python将表取消透视为文本文件中的列如何按天将一个日期列透视为多个列？Pandas使用apply函数更新多个列

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用melt清理变量值作为列名3. 同时stack多组变量4. 反转stacked数据5. 分组聚合后uns

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