Pandas -在groupby之后将列转换为新行

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的清洗、转换、分析和可视化变得更加简单和高效。

在Pandas中，groupby是一种常用的数据分组操作。它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行相应的操作。在groupby之后，有时候我们需要将某些列转换为新的行，以便更好地进行数据分析和可视化。

要在groupby之后将列转换为新行，可以使用Pandas的agg函数或apply函数。这两个函数可以对每个分组进行自定义的聚合操作，并返回一个新的DataFrame。

下面是一个示例代码，演示了如何在groupby之后将列转换为新行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [90, 85, 95, 80, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby将数据按照Name进行分组，并计算每个人的平均分和总分
result = df.groupby('Name').agg({'Score': ['mean', 'sum']})

# 将列转换为新行
result.columns = result.columns.map('_'.join).str.strip('_')

# 打印结果
print(result)

运行以上代码，输出结果如下：

        Score_mean  Score_sum
Name                         
Alice         85.0        170
Bob           80.0        160
Charlie       90.0        180

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、科目和分数的DataFrame。然后，我们使用groupby将数据按照姓名进行分组，并使用agg函数计算每个人的平均分和总分。最后，我们使用map和str函数将列名转换为新行，并打印结果。

需要注意的是，以上示例只是演示了如何在groupby之后将列转换为新行的基本操作。实际应用中，根据具体需求，可能需要进行更复杂的数据处理和转换操作。

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