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寻找将多列聚合到单行的"pandas“方法

"pandas"是一个流行的Python数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。要将多列聚合到单行,可以使用"pandas"中的"melt"方法。

"Melt"方法用于将宽格式的数据转换为长格式。它将多列的数据合并成一列,并保留其他列的值。以下是使用"melt"方法的基本语法:

代码语言:txt
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pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name=None)

参数说明:

  • frame:要转换的数据框(DataFrame)。
  • id_vars:需要保留的列名,不进行转换的列。
  • value_vars:需要进行转换的列名,将这些列合并成一列。
  • var_name:合并后的列名。
  • value_name:合并后的值列名。

示例代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [90, 80, 70],
    'Science': [95, 85, 75],
    'English': [92, 82, 72]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用melt方法将多列聚合到单行
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'Science', 'English'], var_name='Subject', value_name='Score')

print(melted_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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      Name  Subject  Score
0    Alice     Math     90
1      Bob     Math     80
2  Charlie     Math     70
3    Alice  Science     95
4      Bob  Science     85
5  Charlie  Science     75
6    Alice  English     92
7      Bob  English     82
8  Charlie  English     72

在这个例子中,我们将"Math"、"Science"和"English"三列聚合到了一列中,并保留了"Name"列的值。这样,每个学科的成绩都对应了相应的学生。

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