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将pandas数据帧从m行n列重塑为具有一列值的m x n行

,可以使用pandas库中的melt()函数来实现。

melt()函数可以将数据框从宽格式(wide format)转换为长格式(long format),即将多列的数据转换为一列的数据。具体操作如下:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例数据框:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
  1. 使用melt()函数进行重塑:
代码语言:txt
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melted_df = pd.melt(df)

重塑后的数据框melted_df将具有三列,分别为原数据框的列名("variable"列)、对应的值("value"列)以及行索引("index"列)。每一行代表了原数据框中的一个单元格。

melt()函数还可以通过指定参数来进行更精确的重塑操作,例如:

  • 使用id_vars参数指定保持不变的列:
代码语言:txt
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melted_df = pd.melt(df, id_vars=['A'])
  • 使用value_vars参数指定需要重塑的列:
代码语言:txt
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melted_df = pd.melt(df, value_vars=['B', 'C'])
  • 使用var_name和value_name参数指定重塑后的列名:
代码语言:txt
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melted_df = pd.melt(df, var_name='Column', value_name='Value')

这样,我们就可以根据具体需求对数据框进行灵活的重塑操作。

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