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如何在python中将dataframe中的数据转换为多行

在Python中,可以使用pandas库来操作和转换数据框(DataFrame)中的数据。要将DataFrame中的数据转换为多行,可以使用melt()函数。

melt()函数可以将DataFrame从宽格式转换为长格式,即将列名转换为值,并将其它列与之对应。以下是使用melt()函数将DataFrame中的数据转换为多行的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Math': [90, 85, 95],
                   'English': [80, 75, 85]})

# 使用melt()函数将数据转换为多行
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Math', 'English'], var_name='Subject', value_name='Score')

# 打印转换后的DataFrame
print(melted_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   ID     Name  Subject  Score
0   1    Alice     Math     90
1   2      Bob     Math     85
2   3  Charlie     Math     95
3   1    Alice  English     80
4   2      Bob  English     75
5   3  Charlie  English     85

在上述示例中,我们首先创建了一个包含ID、Name、Math和English列的DataFrame。然后,使用melt()函数将Math和English列转换为多行,并将转换后的结果存储在melted_df中。最后,打印转换后的DataFrame。

melt()函数的参数说明:

  • id_vars:指定要保留为标识符的列,即不进行转换的列。
  • value_vars:指定要转换为多行的列。
  • var_name:指定转换后的列名,即原来的列名所在的列。
  • value_name:指定转换后的值所在的列名。

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