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如何将熊猫DataFrame转换为以下显示?(从水平到垂直;带重复键)

要将熊猫DataFrame转换为以下显示(从水平到垂直,带重复键),可以使用熊猫的melt函数。

melt函数是将DataFrame从宽格式转换为长格式的重要函数之一。它可以将指定的列作为标识符(id_vars)保持不变,而将其他列(value_vars)转换为一个或多个列,并将其对应的值(value)放入新的value列中。

以下是将熊猫DataFrame转换为所需显示的步骤:

  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({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
                   'B': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two'],
                   'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y', 'x'],
                   'D': [1, 3, 2, 5, 4, 1, 2, 4, 3]})
  1. 使用melt函数进行转换:
代码语言:txt
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melted_df = pd.melt(df, id_vars=['A', 'B'], value_vars=['C', 'D'])

在上述代码中,id_vars参数指定要保持不变的列,value_vars参数指定要转换的列。

  1. 打印转换后的DataFrame:
代码语言:txt
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print(melted_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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    A    B variable  value
0  foo  one        C      x
1  foo  one        C      y
2  foo  one        C      x
3  foo  two        C      y
4  foo  two        C      x
5  bar  one        C      y
6  bar  one        C      x
7  bar  two        C      y
8  bar  two        C      x
9  foo  one        D      1
10 foo  one        D      3
11 foo  one        D      2
12 foo  two        D      5
13 foo  two        D      4
14 bar  one        D      1
15 bar  one        D      2
16 bar  two        D      4
17 bar  two        D      3

在转换后的DataFrame中,每个原始行都被展开为多个行,其中variable列包含原始列的名称,value列包含对应的值。

这种转换通常用于数据分析和可视化中,以便更好地处理和呈现数据。

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