如何将时间序列季度数据(4个季度)转换为Pandas中的单列？

在Pandas中，可以使用pd.melt()函数将时间序列季度数据转换为单列。pd.melt()函数可以将多列数据转换为单列，并保留其他列的关联关系。

下面是一个示例代码，演示如何将时间序列季度数据转换为Pandas中的单列：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间序列季度数据的DataFrame
data = {
    'Year': [2019, 2019, 2020, 2020],
    'Q1': [10, 20, 30, 40],
    'Q2': [15, 25, 35, 45],
    'Q3': [12, 22, 32, 42],
    'Q4': [18, 28, 38, 48]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pd.melt()函数将季度数据转换为单列
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Year'], value_vars=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'], var_name='Quarter', value_name='Value')

# 打印转换后的DataFrame
print(melted_df)

输出结果如下：

   Year Quarter  Value
0  2019      Q1     10
1  2019      Q1     20
2  2020      Q1     30
3  2020      Q1     40
4  2019      Q2     15
5  2019      Q2     25
6  2020      Q2     35
7  2020      Q2     45
8  2019      Q3     12
9  2019      Q3     22
10 2020      Q3     32
11 2020      Q3     42
12 2019      Q4     18
13 2019      Q4     28
14 2020      Q4     38
15 2020      Q4     48

在上述代码中，首先创建了一个包含时间序列季度数据的DataFrame。然后使用pd.melt()函数将Q1、Q2、Q3、Q4这四列转换为单列，并保留Year列的关联关系。转换后的结果存储在melted_df中，并打印输出。

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