Pandas将多列中的数据重塑为单列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，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()函数将多列中的数据重塑为单列。melt()函数可以将指定的多列数据按照指定的列作为标识符，将其它列的数据转换为一个新的列，并将原来的列名作为新列的取值。

具体使用方法如下：

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)

# 使用melt()函数将Math、English、Science列的数据重塑为单列
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'English', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')

print(melted_df)

运行以上代码，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

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，包含了Name、Math、English和Science四列数据。然后使用melt()函数将Math、English、Science列的数据重塑为单列，指定Name列作为标识符，将原来的列名作为新列的取值，得到了重塑后的DataFrame。

这种重塑数据的操作在数据分析和数据处理中非常常见，可以方便地进行数据的整理和转换。在实际应用中，可以根据具体的需求和场景，灵活使用melt()函数来重塑数据。

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