如何将熊猫DataFrame转换为以下显示？(从水平到垂直；带重复键)

要将熊猫DataFrame转换为以下显示（从水平到垂直，带重复键），可以使用熊猫的melt函数。

melt函数是将DataFrame从宽格式转换为长格式的重要函数之一。它可以将指定的列作为标识符（id_vars）保持不变，而将其他列（value_vars）转换为一个或多个列，并将其对应的值（value）放入新的value列中。

以下是将熊猫DataFrame转换为所需显示的步骤：

导入必要的库：

import pandas as pd

创建一个示例DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
                   'B': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two'],
                   'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y', 'x'],
                   'D': [1, 3, 2, 5, 4, 1, 2, 4, 3]})

使用melt函数进行转换：

melted_df = pd.melt(df, id_vars=['A', 'B'], value_vars=['C', 'D'])

在上述代码中，id_vars参数指定要保持不变的列，value_vars参数指定要转换的列。

打印转换后的DataFrame：

print(melted_df)

输出结果如下：

    A    B variable  value
0  foo  one        C      x
1  foo  one        C      y
2  foo  one        C      x
3  foo  two        C      y
4  foo  two        C      x
5  bar  one        C      y
6  bar  one        C      x
7  bar  two        C      y
8  bar  two        C      x
9  foo  one        D      1
10 foo  one        D      3
11 foo  one        D      2
12 foo  two        D      5
13 foo  two        D      4
14 bar  one        D      1
15 bar  one        D      2
16 bar  two        D      4
17 bar  two        D      3

在转换后的DataFrame中，每个原始行都被展开为多个行，其中variable列包含原始列的名称，value列包含对应的值。

这种转换通常用于数据分析和可视化中，以便更好地处理和呈现数据。

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