在pandas中如何将m x n转置为k x 2格式数据帧

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）。

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