可以使用pivot
函数来替代melt
函数进行数据帧的重塑。
pivot
函数可以根据指定的列将数据透视为新的形式,将行转换为列。它可以用于将长格式的数据转换为宽格式,与melt
函数相反的操作。
以下是使用pivot
函数重塑数据帧的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Math': [90, 80, 70],
'Science': [95, 85, 75],
'English': [92, 88, 78]
})
# 使用pivot函数重塑数据帧
new_df = df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score')
print(new_df)
上述代码中,我们使用pivot
函数将原始数据帧df
根据Name
列作为索引,Subject
列作为列,Score
列作为值进行重塑。最终得到的new_df
数据帧如下所示:
Subject English Math Science
Name
Alice 92 90 95
Bob 88 80 85
Charlie 78 70 75
这样,我们就通过pivot
函数成功地重塑了数据帧。
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