使用两个值变量熔化DataFrame

是指将DataFrame中的多列合并成一列，以便更方便地进行数据分析和处理。在Python的pandas库中，可以使用melt()函数来实现这个功能。

melt()函数的语法如下：

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

参数说明：

• frame：要熔化的DataFrame。
• id_vars：需要保留的列名，不进行熔化的列。
• value_vars：需要进行熔化的列名，如果不指定，则默认熔化所有列。
• var_name：生成的新列的列名，默认为'variable'。
• value_name：生成的新列中存放原始列值的列名，默认为'value'。
• col_level：如果列是多级索引的，指定要熔化的级别。

下面是一个示例，假设有一个DataFrame包含了学生的姓名、科目和成绩：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '语文': [80, 90, 85],
    '数学': [70, 95, 92],
    '英语': [75, 88, 80]
}

df = pd.DataFrame(data)

原始DataFrame如下：

   姓名  语文  数学  英语
0  张三  80  70  75
1  李四  90  95  88
2  王五  85  92  80

现在我们想将科目列进行熔化，合并成一列，可以使用melt()函数：

melted_df = pd.melt(df, id_vars=['姓名'], value_vars=['语文', '数学', '英语'], var_name='科目', value_name='成绩')

熔化后的DataFrame如下：

   姓名  科目  成绩
0  张三  语文  80
1  李四  语文  90
2  王五  语文  85
3  张三  数学  70
4  李四  数学  95
5  王五  数学  92
6  张三  英语  75
7  李四  英语  88
8  王五  英语  80

这样，我们就将原始的DataFrame中的科目列熔化成了一列，并且生成了新的列名'科目'和'成绩'。

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