重塑pandas数据帧(按列转置行)

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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