解开pandas数据帧并为重复的列创建新列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，其中最重要的数据结构之一是数据帧（DataFrame）。数据帧是一个二维的表格结构，类似于关系型数据库中的表，它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。

解开pandas数据帧并为重复的列创建新列的过程可以通过以下步骤完成：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个包含重复列的数据帧：df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'A': [13, 14, 15]})
3. 解开数据帧并为重复的列创建新列：df_unstacked = df.unstack().reset_index() df_unstacked.columns = ['Column', 'Row', 'Value'] df_unstacked['New_Column'] = df_unstacked['Column'] + '_' + df_unstacked['Row'].astype(str)

这里使用了unstack()函数将数据帧解开，并使用reset_index()函数重置索引。然后，通过columns属性给解开后的数据帧添加列名。最后，通过将Column和Row列进行拼接，创建了一个新的列New_Column。

完成上述步骤后，你将得到一个新的数据帧df_unstacked，其中包含了解开后的数据以及新创建的列New_Column。你可以根据需要进一步处理和分析这个数据帧。

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