Python pandas自定义取消熔化-从复制的行创建列

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在pandas中，可以使用自定义函数来创建新的列。取消熔化（melt）是一种数据重塑的操作，它将宽格式的数据转换为长格式。从复制的行创建列是指根据某一列的值，将其他列的值进行复制并创建新的列。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas自定义取消熔化并从复制的行创建列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'score1': [90, 85, 95],
    'score2': [95, 80, 90]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义取消熔化并从复制的行创建列
df = df.melt(id_vars=['id', 'name'], value_vars=['score1', 'score2'], var_name='score_type', value_name='score')

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

   id     name score_type  score
0   1    Alice     score1     90
1   2      Bob     score1     85
2   3  Charlie     score1     95
3   1    Alice     score2     95
4   2      Bob     score2     80
5   3  Charlie     score2     90

在这个示例中，我们使用melt函数将score1和score2列进行取消熔化，并创建了新的列score_type和score。id和name列被指定为保持不变的列，score1和score2列的值被复制到了新的score_type列中，对应的分数值被复制到了新的score列中。

这种操作在数据分析和数据处理中经常用到，特别是在需要将宽格式数据转换为长格式数据时。通过自定义取消熔化并从复制的行创建列，可以更方便地进行后续的数据分析和可视化操作。

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