如何在不使用df.iterrows()的情况下将熊猫DataFrame的列透视到最内层的索引中？

要在不使用df.iterrows()的情况下将Pandas DataFrame的列透视到最内层的索引中，可以使用df.stack()方法。

df.stack()方法是将DataFrame中的列转换为行，将列名变为索引的最内层。通过指定level参数，可以将列名转移到最内层的索引中。

以下是完整的答案：

要在不使用df.iterrows()的情况下将Pandas DataFrame的列透视到最内层的索引中，可以使用df.stack()方法。

df.stack()方法是将DataFrame中的列转换为行，将列名变为索引的最内层。通过指定level参数，可以将列名转移到最内层的索引中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用stack方法将列透视到最内层索引
df_stacked = df.stack(level=0)

print(df_stacked)

这将输出以下结果：

0  A    1
   B    4
   C    7
1  A    2
   B    5
   C    8
2  A    3
   B    6
   C    9
dtype: int64

在这个例子中，原始的DataFrame有3列（A、B、C），通过使用df.stack()方法，并指定level=0，将这些列透视到最内层的索引中。输出结果中的索引包含两层，第一层是原始行的索引，第二层是原始的列名。每个元素的值对应于原始DataFrame中的对应位置的值。

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