在pandas中将多列数据帧转换为单列数据帧
在pandas中，可以使用melt()函数将多列数据帧转换为单列数据帧。
melt()函数是一种数据重塑的方法，它可以将多列数据按照指定的列进行合并，并将合并后的结果放入新的列中。具体的语法如下：
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)参数说明：
- frame：要进行转换的数据帧。
- id_vars：需要保留的列，不参与转换的列。
- value_vars：需要进行转换的列，默认为None，表示使用所有列进行转换。
- var_name：转换后的新列的列名，默认为None。
- value_name：转换后的新列中存放原始列值的列名，默认为'value'。
下面是一个示例，演示如何使用melt()函数将多列数据帧转换为单列数据帧：
import pandas as pd
# 创建一个多列数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
# 使用melt()函数进行转换
df_melted = pd.melt(df)
print(df_melted)输出结果如下：
variable 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在这个例子中，原始的多列数据帧df被转换为了单列数据帧df_melted。新的数据帧df_melted中包含两列，'variable'列存放原始数据帧的列名，'value'列存放原始数据帧的值。
这种转换在数据分析和数据处理中非常常见，可以方便地进行数据的聚合和分析。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的列进行转换，通过设置id_vars参数来指定需要保留的列，通过设置value_vars参数来指定需要进行转换的列。
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NAME a b c ...
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2013 1089521299 181339787 -122350575 ...
2015 2092545545 648831005 -69981000 ...
2014 802730996 435162019 -69644809 ...
2017 1681536957 690355938 -1210327000 ...
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边距：
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------------------------------------------------------
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time city number
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|---------------------|------------------|------------------|
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|---------------------|------------------|------------------|
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})
即。
User ID Cupcakes Biscuits Score
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balance,
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2017-3-7,
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还有更多。我想要的输出列如下
balance,
date,
values
我试着用这个脚本：
df= pd.melt(df,id_vars=['balance'], value_vars=['2016-10-5,2016-11-8,2017-3-7,2018-5-29'] var_name='date',value_name='values')
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我需要取消这些日期列，我不能调用列名，因为这些列下个月可能会更改。以下是所需的输出：
请您帮助我在火花SQL或Pandas的任何解决方案，因为我正在使用Palantir铸造厂。
注意：
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谢谢。
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如何将数据框列拆分成行值？
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'descriptionOLD': ['old1234', 'old5678'],
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DataFrame.melt --如何选择一系列列作为标识符变量？
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目前有：
RE id Country 0 1 2 ... n
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我已经把乡村专栏分开了，因此增加了一些栏目。现在，我正在尝试使用df.melt来获得以下内容：
RE id var val
1001 0 CN
1001 0 TH
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RE id Country
1001 T
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2 61 65.435714 1 0 0 0
3 32 39.250000 1 0 0
浏览 3提问于2021-07-01得票数 1
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