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跨多个列熔化DataFrame

是指将DataFrame中的多个列合并成一列。在Pandas库中,可以使用melt()函数来实现这个操作。

melt()函数的语法如下:

代码语言:txt
复制
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

参数说明:

  • frame:要熔化的DataFrame。
  • id_vars:需要保留的列,不参与熔化操作的列。
  • value_vars:需要熔化的列,如果不指定,则默认熔化所有列。
  • var_name:生成的新列的列名,默认为'variable'。
  • value_name:生成的新列中存放原始列值的列名,默认为'value'。
  • col_level:如果列是多级索引的,可以指定要熔化的级别。

熔化DataFrame的优势在于可以将宽格式的数据转换为长格式,方便进行数据分析和处理。常见的应用场景包括数据清洗、数据透视和数据可视化等。

以下是一个示例代码,演示如何使用melt()函数熔化DataFrame:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'math_score': [90, 85, 95],
    'english_score': [80, 75, 85],
    'science_score': [95, 90, 92]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 熔化DataFrame
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['id', 'name'], value_vars=['math_score', 'english_score', 'science_score'], var_name='subject', value_name='score')

print(melted_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   id     name        subject  score
0   1    Alice     math_score     90
1   2      Bob     math_score     85
2   3  Charlie     math_score     95
3   1    Alice  english_score     80
4   2      Bob  english_score     75
5   3  Charlie  english_score     85
6   1    Alice  science_score     95
7   2      Bob  science_score     90
8   3  Charlie  science_score     92

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