在pandas中从宽到长，但将列值作为新列

在pandas中，从宽到长是指将数据从宽格式转换为长格式，同时将列值作为新列。这种操作通常用于数据的重塑和整理。

在pandas中，可以使用melt()函数来实现从宽到长的转换。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：要转换的数据框（DataFrame）。
id_vars：要保留的列名，不进行转换的列。
value_vars：要进行转换的列名，将其值作为新列的值。
var_name：新列的列名，默认为'variable'。
value_name：新列的值的列名，默认为'value'。
col_level：如果列是多级索引，则使用该参数指定要转换的列级别。

下面是一个示例，展示如何在pandas中从宽到长进行转换：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'score_math': [90, 85, 95],
    'score_english': [80, 75, 85]
})

# 执行从宽到长的转换
df_long = pd.melt(df, id_vars=['id', 'name'], value_vars=['score_math', 'score_english'], var_name='subject', value_name='score')

# 输出转换后的数据框
print(df_long)

输出结果如下：

   id     name         subject  score
0   1    Alice     score_math     90
1   2      Bob     score_math     85
2   3  Charlie     score_math     95
3   1    Alice  score_english     80
4   2      Bob  score_english     75
5   3  Charlie  score_english     85

在这个示例中，原始数据框df包含了学生的id、姓名以及数学和英语两门科目的成绩。通过使用melt()函数，我们将数学和英语两列的值作为新列的值，并将原始数据框的id和姓名列保留下来。转换后的数据框df_long包含了学生的id、姓名、科目和成绩四个列。

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