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如何在Pandas中将列转换为行？

在Pandas中，可以使用melt()函数将列转换为行。melt()函数可以将指定的列转换为行，并保留其他列的值。

具体步骤如下：

导入Pandas库：import pandas as pd
创建一个DataFrame对象，包含需要转换的数据。
使用melt()函数进行列转换，指定需要转换的列名。
可选：使用id_vars参数指定需要保留的列，如果不指定，默认保留所有非转换列。
可选：使用value_vars参数指定需要转换的列，如果不指定，默认转换所有非保留列。
可选：使用var_name参数指定转换后的列名，默认为"variable"。
可选：使用value_name参数指定转换后的值列名，默认为"value"。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Math': [90, 80, 70],
        'Science': [95, 85, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用melt()函数进行列转换
df_melted = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score')

print(df_melted)

输出结果如下：

      Name  Subject  Score
0    Alice     Math     90
1      Bob     Math     80
2  Charlie     Math     70
3    Alice  Science     95
4      Bob  Science     85
5  Charlie  Science     75

在这个示例中，我们将Math和Science列转换为行，并保留了Name列。转换后的结果包含三列：Name、Subject和Score。

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