在python中，将pandas“一对多”数据集将行转置为列

在Python中，可以使用pandas库将“一对多”数据集的行转置为列。具体操作可以通过pandas的pivot函数来实现。

pivot函数的语法如下：

pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None)

参数说明：

• data：要进行转置的数据集。
• index：转置后作为行索引的列名。
• columns：转置后作为列索引的列名。
• values：转置后作为值的列名。

下面是一个示例，假设有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集，现在要将每个学生的科目成绩转置为列：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '科目': ['语文', '数学', '英语', '物理'],
    '成绩': [80, 90, 85, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将行转置为列
df_pivot = df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩')

print(df_pivot)

运行结果如下：

科目  语文  数学  英语  物理
姓名
张三  80  NaN NaN NaN
李四 NaN  90 NaN NaN
王五 NaN NaN  85 NaN
赵六 NaN NaN NaN  95

以上示例中，通过pivot函数将原始数据集中的行转置为列，以学生姓名作为行索引，科目作为列索引，成绩作为值。转置后的数据集中，每个学生的科目成绩都被转置为了列。

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