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在pandas dataframe中,当列名通过number重复时,如何将列转换为行?

在pandas dataframe中,当列名通过number重复时,可以使用melt()函数将列转换为行。

melt()函数是pandas库中的一个重要函数,用于将宽格式的数据转换为长格式。它可以将指定的列转换为行,并将其对应的值保留在新的value列中。

以下是使用melt()函数将列转换为行的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'A.1': [4, 5, 6],
                   'B': [7, 8, 9]})

# 使用melt函数将列转换为行
df_melted = pd.melt(df, var_name='Column', value_name='Value')

# 打印转换后的DataFrame
print(df_melted)

输出结果如下:

代码语言:txt
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  Column  Value
0      A      1
1      A      2
2      A      3
3    A.1      4
4    A.1      5
5    A.1      6
6      B      7
7      B      8
8      B      9

在上述示例中,melt()函数的var_name参数用于指定新生成的列的名称,value_name参数用于指定新生成的值列的名称。

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