将pandas中的行值展开为多列

在pandas中，将行值展开为多列可以使用pivot函数或melt函数。

1. pivot函数：将行值展开为多列，创建一个新的数据框，其中每个唯一值都成为新数据框的列名。使用pivot函数时，需要指定一个索引列、一个列名列和一个值列。具体步骤如下：
   • 导入pandas库：import pandas as pd
   • 创建数据框：df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'], 'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'], 'D': [1, 3, 2, 5, 4, 1]})
   • 使用pivot函数展开行值为多列：df_pivot = df.pivot(index='A', columns='B', values='D')
   • 输出结果：print(df_pivot)
   • 该方法适用于已知要展开的行值和列值，并且每个组合只有一个值的情况。

• melt函数：将行值展开为多列，创建一个新的数据框，其中每个唯一值都成为新数据框的行。使用melt函数时，需要指定一个或多个标识列和一个或多个值列。具体步骤如下：
  • 导入pandas库：import pandas as pd
  • 创建数据框：df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'], 'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'], 'D': [1, 3, 2, 5, 4, 1]})
  • 使用melt函数展开行值为多列：df_melt = df.melt(id_vars=['A', 'B'], value_vars=['C', 'D'], var_name='Variable', value_name='Value')
  • 输出结果：print(df_melt)
  • 该方法适用于需要展开多个列值的情况，可以根据需要指定要展开的列。

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