在pandas中,可以使用melt()
函数将m x n格式的数据帧转置为k x 2格式的数据帧。
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
:要转置的数据帧。id_vars
:可选参数,指定要保留的列名,不进行转置。value_vars
:可选参数,指定要转置的列名,如果不指定,则默认转置所有列。var_name
:可选参数,指定转置后的列名。value_name
:可选参数,指定转置后的值的列名。col_level
:可选参数,指定转置后的列的层级。下面是一个示例,演示如何使用melt()
函数将m x n格式的数据帧转置为k x 2格式的数据帧:
import pandas as pd
# 创建一个m x n格式的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
# 使用melt()函数转置数据帧
df_transposed = pd.melt(df, var_name='Column', value_name='Value')
# 打印转置后的数据帧
print(df_transposed)
输出结果:
Column Value
0 A 1
1 A 2
2 A 3
3 B 4
4 B 5
5 B 6
6 C 7
7 C 8
8 C 9
在这个示例中,我们创建了一个3行3列的数据帧,然后使用melt()
函数将其转置为k x 2格式的数据帧。转置后的数据帧包含两列,一列是原始数据帧的列名(Column),另一列是对应列的值(Value)。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云