如何重塑/分解熊猫数据帧？

import pandas as pd

# 创建一个长格式的DataFrame
data = {
    'year': [2020, 2020, 2021, 2021],
    'country': ['China', 'USA', 'China', 'USA'],
    'population': [1400, 330, 1450, 335]
}
df_long = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot转换为宽格式
df_wide = df_long.pivot(index='year', columns='country', values='population')
print(df_wide)

# 创建一个宽格式的DataFrame
data = {
    'year': [2020, 2021],
    'China': [1400, 1450],
    'USA': [330, 335]
}
df_wide = pd.DataFrame(data)

# 使用melt转换为长格式
df_long = df_wide.melt(id_vars='year', var_name='country', value_name='population')
print(df_long)

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'year': [2020, 2020, 2021, 2021],
    'country': ['China', 'USA', 'China', 'USA'],
    'population': [1400, 330, 1450, 335],
    'GDP': [15000, 22000, 16000, 23000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(index='year', columns='country', values=['population', 'GDP'], aggfunc='sum')
print(pivot_table)

# 删除缺失值
df_cleaned = df.dropna()

# 检查并处理重复数据
duplicates = df_cleaned.duplicated()
if duplicates.any():
    df_cleaned = df_cleaned.drop_duplicates()

# 重置索引
df_reset = df.reset_index(drop=True)

# 重命名列
df_renamed = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})