重新映射数据框中的多列可以通过使用Pandas库中的melt函数来实现。melt函数可以将数据框中的多列转换为一列,并保留其他列的值作为标识符。
具体步骤如下:
- 导入Pandas库:
import pandas as pd
- 创建数据框:
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Math': [90, 80, 70], 'English': [85, 75, 65]})
- 使用melt函数重新映射数据框中的多列:
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Math', 'English'], var_name='Subject', value_name='Score')
解释:
- 第1步导入了Pandas库,以便使用其中的函数。
- 第2步创建了一个示例数据框df,包含ID、Name、Math和English四列。
- 第3步使用melt函数对数据框df进行重新映射。id_vars参数指定保留的标识符列,value_vars参数指定要重新映射的多列,var_name参数指定新生成的列名,value_name参数指定新生成的值列名。
重新映射后的数据框melted_df如下所示:
ID Name Subject Score
0 1 Alice Math 90
1 2 Bob Math 80
2 3 Charlie Math 70
3 1 Alice English 85
4 2 Bob English 75
5 3 Charlie English 65
这样,原来的Math和English两列被重新映射为Subject和Score两列,同时保留了ID和Name列的值作为标识符。
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