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可以有一个可能的替代(代码)来重塑给定的pandas数据帧,该数据帧目前正在使用melt函数进行重塑?

可以使用pivot函数来替代melt函数进行数据帧的重塑。

pivot函数可以根据指定的列将数据透视为新的形式,将行转换为列。它可以用于将长格式的数据转换为宽格式,与melt函数相反的操作。

以下是使用pivot函数重塑数据帧的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [90, 80, 70],
    'Science': [95, 85, 75],
    'English': [92, 88, 78]
})

# 使用pivot函数重塑数据帧
new_df = df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score')

print(new_df)

上述代码中,我们使用pivot函数将原始数据帧df根据Name列作为索引,Subject列作为列,Score列作为值进行重塑。最终得到的new_df数据帧如下所示:

代码语言:txt
复制
Subject  English  Math  Science
Name                           
Alice         92    90       95
Bob           88    80       85
Charlie       78    70       75

这样,我们就通过pivot函数成功地重塑了数据帧。

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