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如何使用pandas解组列组并将其转换为行？

使用pandas解组列组并将其转换为行的方法是使用melt()函数。melt()函数可以将指定的列组解组为行，并将其它列保持不变。

下面是使用pandas解组列组并将其转换为行的步骤：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个包含列组的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Math': [90, 85, 95],
                   'Science': [80, 75, 85]})

使用melt()函数解组列组并将其转换为行：

melted_df = pd.melt(df, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Math', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')

在上述代码中，id_vars参数指定要保持不变的列，value_vars参数指定要解组的列组，var_name参数指定新生成的列的名称，value_name参数指定新生成的值列的名称。

打印转换后的DataFrame：

print(melted_df)

输出结果如下：

   ID     Name  Subject  Score
0   1    Alice     Math     90
1   2      Bob     Math     85
2   3  Charlie     Math     95
3   1    Alice  Science     80
4   2      Bob  Science     75
5   3  Charlie  Science     85

这样，我们就成功地使用pandas解组列组并将其转换为行。

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参考链接：

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