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:
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)
参数说明:
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:
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:
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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