如何将pandas中的多列转换为单独的行/值？

在pandas中，我们可以使用melt()函数将多列转换为单独的行/值。

melt()函数的语法如下：

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

参数说明：

• frame：要进行转换的数据框（DataFrame）。
• id_vars：需要保留的列（变量）标识符，默认为None，表示保留所有列。
• value_vars：要转换为行的列（变量）标识符，默认为None，表示使用所有未指定为id_vars的列。
• var_name：生成的新列的列名，默认为None，表示不生成新列。
• value_name：生成的新值列的列名，默认为'value'。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# 使用melt函数将'name'和'age'列转换为单独的行
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['id'], value_vars=['name', 'age'], var_name='attribute', value_name='value')

以上代码中，我们将id列指定为标识符列，将name和age列指定为要转换的值列。var_name参数指定生成的新列名为'attribute'，value_name参数指定生成的新值列名为'value'。

转换后的结果如下：

   id attribute    value
0   1      name    Alice
1   2      name      Bob
2   3      name  Charlie
3   1       age       25
4   2       age       30
5   3       age       35

这样，我们将多列转换为了单独的行/值。

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