如何将pandas数据透视表转换为常规数据帧

将pandas数据透视表转换为常规数据帧可以使用pandas.melt()函数。melt()函数可以将透视表中的列转换为行，从而实现数据透视表到常规数据帧的转换。

下面是一个完整的答案示例：

要将pandas数据透视表转换为常规数据帧，可以使用pandas.melt()函数。melt()函数可以将透视表中的列转换为行，从而实现数据透视表到常规数据帧的转换。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据透视表
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Subject': ['Math', 'Science', 'English'],
    'Score': [90, 85, 95]
}
df_pivot = pd.DataFrame(data).pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score')

# 将数据透视表转换为常规数据帧
df = pd.melt(df_pivot.reset_index(), id_vars='Name', value_vars=['Math', 'Science', 'English'], var_name='Subject', value_name='Score')

print(df)

输出结果如下：

      Name  Subject  Score
0    Alice     Math     90
1      Bob     Math     85
2  Charlie     Math     95
3    Alice  Science    NaN
4      Bob  Science    NaN
5  Charlie  Science    NaN
6    Alice  English    NaN
7      Bob  English    NaN
8  Charlie  English    NaN

在上面的示例中，我们首先创建了一个示例的数据透视表df_pivot，然后使用reset_index()函数将索引列Name还原为普通列。接下来，使用melt()函数将透视表转换为常规数据帧df，其中id_vars参数指定保留的列，value_vars参数指定要转换的列，var_name参数指定转换后的列名，value_name参数指定转换后的值列名。

这样，我们就成功将pandas数据透视表转换为常规数据帧。在实际应用中，这种转换可以方便地处理和分析透视表数据，进一步进行数据处理和可视化等操作。

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