Pandas将数据框值转换为列名

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot函数将C列的值转换为列名
pivot_df = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')
print(pivot_df)

B    one  two
A            
bar    5    4
foo    1    3

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用melt函数将A、B两列合并为一列，并将C列的值作为新的数据填充到对应的位置
melt_df = df.melt(id_vars=['C'], value_vars=['A', 'B'], var_name='new_col', value_name='new_val')
print(melt_df)

   C new_col new_val
0  1       A     foo
1  2       A     foo
2  3       A     foo
3  4       A     bar
4  5       A     bar
5  6       A     bar
6  1       B     one
7  2       B     one
8  3       B     two
9  4       B     two
10 5       B     one
11 6       B     one