熔化具有多个变量名称和多个值名称的pandas数据框

熔化 (Melt) 是一种在数据处理和转换中常用的操作，特别是在使用 pandas 库进行数据分析时。它允许我们将具有多个变量名称和多个值名称的数据框重新排列为更加整洁的形式，以便于后续的分析和可视化。

在 pandas 中，可以使用 melt() 函数来实现数据框的熔化操作。该函数接受多个参数，其中最重要的是 id_vars、value_vars、var_name 和 value_name。

• id_vars：指定要保持不变的列名，即作为标识符的列名。
• value_vars：指定要被熔化的列名，即要进行重塑的列名。
• var_name：指定将熔化后的变量名称存储在一个新的列中的列名。
• value_name：指定将熔化后的值存储在一个新的列中的列名。

通过指定这些参数，我们可以按照需求对数据框进行熔化操作。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = pd.DataFrame({
    'ID': ['001', '002', '003'],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [90, 85, 95],
    'Science': [80, 88, 92]
})

# 熔化数据框
melted_data = pd.melt(data, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Math', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')

print(melted_data)

运行以上代码，将会得到如下输出：

    ID     Name  Subject  Score
0  001    Alice     Math     90
1  002      Bob     Math     85
2  003  Charlie     Math     95
3  001    Alice  Science     80
4  002      Bob  Science     88
5  003  Charlie  Science     92

上述代码中，我们将原始数据框中的 "Math" 和 "Science" 列进行了熔化，生成了一个新的数据框。新的数据框中的 "Subject" 列存储了熔化后的变量名称，而 "Score" 列存储了熔化后的值。

熔化操作在数据分析中常用于整理数据，使之更方便进行后续的分析、建模和可视化。在实际应用中，可以根据具体的数据结构和分析需求进行灵活运用。

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