将对称Pandas数据帧中的索引、列和值分离到三个不同的列中，而不是重复

。

在Pandas中，可以使用melt()函数将对称的数据帧（DataFrame）中的索引、列和值分离到三个不同的列中，而不是重复。

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：要处理的数据帧（DataFrame）。
• id_vars：要保留的列名，不进行分离的列。
• value_vars：要进行分离的列名。
• var_name：分离后的列名，存储原始列名的列。
• value_name：分离后的列名，存储原始值的列。
• col_level：如果列是多级索引的，则指定要分离的级别。

下面是一个示例，演示如何使用melt()函数将对称的数据帧中的索引、列和值分离到三个不同的列中：

import pandas as pd

# 创建一个对称的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
                   'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
                   'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})

# 使用melt()函数进行分离
melted_df = pd.melt(df, var_name='Column', value_name='Value')

print(melted_df)

输出结果：

  Column Value
0      A     a
1      A     b
2      A     c
3      B     1
4      B     3
5      B     5
6      C     2
7      C     4
8      C     6

在这个例子中，原始的对称数据帧有3列（A、B、C），使用melt()函数将这3列分离到了两个新的列（Column、Value）中，其中Column列存储了原始的列名，Value列存储了原始的值。

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