重塑pandas数据帧(按列转置行)是指将数据帧中的列转置为行,以重新组织数据的结构。这可以通过pandas库中的一些函数和方法来实现。
在pandas中,可以使用melt()
函数来实现重塑数据帧。melt()
函数将数据帧中的多个列合并为一列,并保留其他列的值作为标识符。以下是使用melt()
函数进行重塑的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Math': [90, 80, 70],
'Science': [95, 85, 75],
'English': [92, 82, 72]
})
# 使用melt()函数进行重塑
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'Science', 'English'], var_name='Subject', value_name='Score')
print(melted_df)
输出结果如下:
Name Subject Score
0 Alice Math 90
1 Bob Math 80
2 Charlie Math 70
3 Alice Science 95
4 Bob Science 85
5 Charlie Science 75
6 Alice English 92
7 Bob English 82
8 Charlie English 72
在上述示例中,我们使用melt()
函数将Math
、Science
和English
列转置为Subject
列,并将对应的分数转置为Score
列。id_vars
参数指定要保留的标识符列,value_vars
参数指定要转置的列,var_name
参数指定转置后的列名,value_name
参数指定转置后的值列名。
重塑数据帧的应用场景包括数据清洗、数据分析和数据可视化等。通过重塑数据帧,可以更方便地进行数据处理和分析。
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