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如何使用Pandas将水平数据帧结构转换为垂直数据帧结构

Pandas是一个强大的数据分析和处理工具,可以帮助我们高效地处理和转换数据。要将水平数据帧结构转换为垂直数据帧结构,可以使用Pandas中的melt()函数。

melt()函数可以将水平数据帧结构转换为垂直数据帧结构,即将宽表转换为长表。宽表是指每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值的数据结构;而长表是指每一行代表一个观察值,其中包含了变量名和对应的值。

下面是使用Pandas的melt()函数将水平数据帧结构转换为垂直数据帧结构的步骤:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建水平数据帧结构:
代码语言:txt
复制
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Math': [90, 80, 70],
        'English': [95, 85, 75],
        'Science': [88, 92, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用melt()函数进行转换:
代码语言:txt
复制
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'English', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')

在上述代码中,id_vars参数指定了保持不变的列,value_vars参数指定了要转换的列,var_name参数指定了新生成的变量名的列名,value_name参数指定了新生成的值的列名。

  1. 查看转换后的垂直数据帧结构:
代码语言:txt
复制
print(melted_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
      Name  Subject  Score
0    Alice     Math     90
1      Bob     Math     80
2  Charlie     Math     70
3    Alice  English     95
4      Bob  English     85
5  Charlie  English     75
6    Alice  Science     88
7      Bob  Science     92
8  Charlie  Science     80

转换后的垂直数据帧结构中,每一行代表一个观察值,包含了姓名、科目和分数三个变量。

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