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如何将一系列Pandas dataframe行转换为具有多个值的一列?

将一系列Pandas DataFrame行转换为具有多个值的一列可以使用melt()函数。melt()函数可以将DataFrame从宽格式转换为长格式,即将多列转换为一列,并保留其他列的值。

以下是使用melt()函数将一系列Pandas DataFrame行转换为具有多个值的一列的步骤:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例DataFrame:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Subject1': [90, 85, 92],
                   'Subject2': [88, 90, 95],
                   'Subject3': [92, 87, 91]})
  1. 使用melt()函数将Subject1、Subject2和Subject3列转换为一列:
代码语言:txt
复制
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Subject1', 'Subject2', 'Subject3'], var_name='Subject', value_name='Score')

在上述代码中,id_vars参数指定要保留的列(ID和Name),value_vars参数指定要转换的列(Subject1、Subject2和Subject3),var_name参数指定新列的名称(Subject),value_name参数指定新列中的值的名称(Score)。

  1. 查看转换后的DataFrame:
代码语言:txt
复制
print(melted_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   ID     Name   Subject  Score
0   1    Alice  Subject1     90
1   2      Bob  Subject1     85
2   3  Charlie  Subject1     92
3   1    Alice  Subject2     88
4   2      Bob  Subject2     90
5   3  Charlie  Subject2     95
6   1    Alice  Subject3     92
7   2      Bob  Subject3     87
8   3  Charlie  Subject3     91

转换后的DataFrame中,每个原始行的Subject列的值都被转换为新的一列,并与原始行的其他列(ID和Name)一起保留。

这是一个简单的示例,你可以根据实际情况调整参数和列名。关于Pandas的更多信息和用法,请参考Pandas官方文档

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