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Python-Pandas将列转换为行

Python-Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以帮助开发人员快速高效地处理和分析数据。

将列转换为行是指将数据集中的列转换为行。在Python-Pandas中，可以使用melt()函数来实现这个功能。melt()函数可以将指定的列转换为行，并保留其他列的值。它的语法如下：

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

参数说明：

frame：要转换的数据集。
id_vars：需要保留的列名，不进行转换的列。
value_vars：需要进行转换的列名。
var_name：转换后的列名。
value_name：转换后的值的列名。

使用示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [90, 80, 70],
    'English': [85, 75, 65],
    'Science': [95, 85, 75]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Math、English、Science列转换为行
df_melted = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'English', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')
print(df_melted)

输出结果：

      Name  Subject  Score
0    Alice     Math     90
1      Bob     Math     80
2  Charlie     Math     70
3    Alice  English     85
4      Bob  English     75
5  Charlie  English     65
6    Alice  Science     95
7      Bob  Science     85
8  Charlie  Science     75

在这个示例中，我们创建了一个包含姓名、数学、英语和科学成绩的数据集。通过使用melt()函数，我们将数学、英语和科学这三列转换为行，并保留了姓名列。转换后的结果包含了姓名、科目和分数三列。

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