使用pandas将数据框中的多列转换为单列

可以通过使用melt函数来实现。

melt函数是pandas库中的一个重要函数，它可以将数据框中的多列转换为单列，并保留其他列的值。具体的使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {
    'ID': [1, 2, 3],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [90, 80, 70],
    'English': [85, 75, 65],
    'Science': [95, 85, 75]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用melt函数将Math、English、Science列转换为单列
df_melted = pd.melt(df, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Math', 'English', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')

# 打印转换后的数据框
print(df_melted)

输出结果如下：

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

在上述示例中，我们使用melt函数将Math、English、Science列转换为单列，并将转换后的列命名为Subject和Score。转换后的数据框df_melted保留了ID和Name列的值，并将转换后的列添加到了数据框中。

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