在pandas中,可以使用melt()
函数将列转换为行值。melt()
函数可以将指定的列转换为行索引,并将其对应的值作为新的列。下面是一个示例:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah'],
'Math': [90, 85, 95],
'Science': [80, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用melt()函数将列转换为行值
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')
print(melted_df)
输出结果如下:
Name Subject Score
0 John Math 90
1 Mike Math 85
2 Sarah Math 95
3 John Science 80
4 Mike Science 92
5 Sarah Science 88
在上面的示例中,我们使用melt()
函数将Math
和Science
列转换为行值,并将转换后的结果存储在melted_df
中。id_vars
参数指定了要保留的列(这里是Name
列),value_vars
参数指定了要转换的列(这里是Math
和Science
列),var_name
参数指定了新生成的列的名称(这里是Subject
列),value_name
参数指定了新生成的值的列的名称(这里是Score
列)。
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