是通过使用Pandas库中的melt()函数来实现的。melt()函数可以将DataFrame从宽格式转换为长格式,也就是将矩阵形式的数据转换为平面表形式的数据。
具体步骤如下:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Math': [90, 85, 95],
'Science': [80, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
melted_df = df.melt(id_vars='Name', var_name='Subject', value_name='Score')
在上述代码中,id_vars参数指定要保留的列,var_name参数指定转换后的列名,value_name参数指定转换后的值列名。
转换后的结果如下:
Name Subject Score
0 Alice Math 90
1 Bob Math 85
2 Charlie Math 95
3 Alice Science 80
4 Bob Science 92
5 Charlie Science 88
这样,我们就成功地将Pandas DataFrame从矩阵转换为平面表。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云数据仓库CDW、腾讯云数据湖分析DLA。
腾讯云数据库TDSQL是一种高性能、高可用、分布式的云数据库产品,适用于海量数据存储和查询分析场景。它提供了强大的数据处理能力和丰富的数据分析工具,能够满足各种复杂的数据处理需求。
腾讯云数据仓库CDW是一种云原生的数据仓库产品,具备高性能、高可用、弹性扩展等特点。它支持PB级数据存储和查询分析,能够满足大规模数据处理和分析的需求。
腾讯云数据湖分析DLA是一种基于数据湖的云原生分析产品,能够实现数据的实时查询和分析。它支持多种数据源的接入和集成,提供了灵活的数据查询和分析能力,适用于各种数据分析场景。
更多关于腾讯云数据库TDSQL的信息,请访问:腾讯云数据库TDSQL产品介绍
更多关于腾讯云数据仓库CDW的信息,请访问:腾讯云数据仓库CDW产品介绍
更多关于腾讯云数据湖分析DLA的信息,请访问:腾讯云数据湖分析DLA产品介绍
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云