通过使用Python折叠和创建新列来重塑数据框形状

通过使用Python，可以使用pandas库来重塑数据框的形状。下面是一个完善且全面的答案：

重塑数据框的形状是数据处理中常见的操作之一，它可以帮助我们重新组织和转换数据，以满足特定的分析或可视化需求。在Python中，我们可以使用pandas库来实现这个目标。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，假设我们有一个包含多个变量的数据框，我们想要将其中的某些变量进行折叠（即合并为一列），同时创建新的列来存储这些变量的值。我们可以使用pandas的melt()函数来实现这个操作。

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

# 使用melt()函数进行数据框重塑
melted_data = pd.melt(data, id_vars=['id', 'name'], value_vars=['math_score', 'english_score'], var_name='subject', value_name='score')

# 打印重塑后的数据框
print(melted_data)

运行以上代码，我们将得到如下输出：

   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

在上述代码中，我们使用melt()函数将math_score和english_score这两个变量折叠为一列，并创建了新的列subject来存储变量名，创建了新的列score来存储变量的值。同时，我们保留了id和name这两个变量作为标识符。

这种重塑数据框的操作在数据分析和可视化中非常常见。例如，当我们需要将数据进行堆叠或展开以进行聚合分析、绘制堆叠柱状图或热力图时，就需要使用这种操作。

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