Pandas dataframe将宽转换为长多列，其名称来自列名

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，其中包括DataFrame。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，它类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

将宽转换为长多列是指将DataFrame中的宽格式数据转换为长格式数据，并且生成多列来存储转换后的数据。在实际应用中，宽格式数据通常是指每一列代表一个变量，而长格式数据则是将这些变量整合到一列中，并使用额外的列来标识每个变量的名称。

在Pandas中，可以使用melt()函数来实现将宽转换为长多列的操作。melt()函数的基本语法如下：

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

参数说明：

• frame：要转换的DataFrame。
• id_vars：需要保留的列，不进行转换的列。
• value_vars：需要进行转换的列，如果不指定，则默认转换所有列。
• var_name：生成的新列的列名，默认为'variable'。
• value_name：生成的新列中存储值的列名，默认为'value'。

下面是一个示例，展示如何使用Pandas将宽转换为长多列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [90, 80, 70],
    'English': [85, 75, 65],
    'Science': [95, 85, 75]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将宽转换为长多列
df_long = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'English', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')

print(df_long)

输出结果如下：

      Name  Subject  Score
0    Alice     Math     90
1      Bob     Math     80
2  Charlie     Math     70
3    Alice  English     85
4      Bob  English     75
5  Charlie  English     65
6    Alice  Science     95
7      Bob  Science     85
8  Charlie  Science     75

在这个示例中，我们创建了一个包含姓名、数学成绩、英语成绩和科学成绩的DataFrame。然后，使用melt()函数将数学、英语和科学成绩转换为长格式，并生成了新的列来存储转换后的数据。

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