Pandas将以字符开头的多个列折叠为行/列

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析功能，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

在Pandas中，可以使用melt()函数将以字符开头的多个列折叠为行或列。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：要折叠的数据框（DataFrame）。
• id_vars：需要保留的列名，不进行折叠的列。
• value_vars：需要进行折叠的列名，以字符开头的列。
• var_name：折叠后的列名，默认为variable。
• value_name：折叠后的值的列名，默认为value。
• col_level：如果列是多级索引的，则使用该参数指定要折叠的级别。

使用示例： 假设有一个数据框df，包含以下列：A1, A2, B1, B2, C1, C2。我们想要将以字符A开头的列折叠为行，可以使用以下代码：

melted_df = pd.melt(df, id_vars=['B1', 'B2', 'C1', 'C2'], value_vars=['A1', 'A2'], var_name='A', value_name='value')

以上代码将生成一个新的数据框melted_df，其中包含以下列：B1, B2, C1, C2, A, value。其中，A列包含了原始数据框中以字符A开头的列的列名，value列包含了对应的值。

Pandas官方文档中关于melt()函数的详细介绍和示例可以参考：Pandas官方文档-melt()函数

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