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如何使用melt()函数“取消透视”多个列

melt()函数是一种数据重塑的操作，用于将宽格式的数据转换为长格式。通过使用melt()函数，可以将多个列进行"取消透视"，即将多列合并为一列，并保留其他列的值。

具体使用melt()函数"取消透视"多个列的步骤如下：

导入必要的库和模块：
导入必要的库和模块：
创建一个DataFrame对象，包含需要进行"取消透视"操作的数据：
创建一个DataFrame对象，包含需要进行"取消透视"操作的数据：
使用melt()函数进行"取消透视"操作：
使用melt()函数进行"取消透视"操作：
在上述代码中，id_vars参数指定了需要保留的列（ID和Name），value_vars参数指定了需要进行"取消透视"的列（Maths、Physics和Chemistry），var_name参数指定了新生成的列的名称（Subject），value_name参数指定了新生成的列中的值的名称（Score）。
查看结果：
查看结果：
输出结果如下：
输出结果如下：
可以看到，通过melt()函数的操作，原先的Maths、Physics和Chemistry列被"取消透视"为Subject列，并将对应的值放入Score列中。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:Kusto:如何取消透视-将列转换为行？Pandas -使用多个索引取消堆栈/透视 Pandas melt函数使用列索引位置而不是列名称 Pandas:如何(干净地)取消相同类别的两列的透视？Pandas使用apply函数更新多个列 SQL中多个表和动态列的透视函数使用Google SQL或BIGQUERY取消透视多列使用group by取消多个列的嵌套使用Python将表取消透视为文本文件中的列在U-SQL中使用多个透视来输出多个列？

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