在pandas中,可以使用melt()
函数将DataFrame中的列名和索引转换为列本身,并将相应的值作为第三列。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['x', 'y', 'z'])
# 使用melt()函数转换列名和索引为列本身
df = df.reset_index().melt(id_vars='index', var_name='Column', value_name='Value')
print(df)
输出结果如下:
index Column Value
0 x A 1
1 y A 2
2 z A 3
3 x B 4
4 y B 5
5 z B 6
6 x C 7
7 y C 8
8 z C 9
在这个示例中,我们首先使用reset_index()
函数将索引转换为列,然后使用melt()
函数将列名和索引转换为列本身,并指定新的列名为'Column'和'Value'。最后,我们得到了一个包含原始索引、列名和对应值的新DataFrame。
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