Pandas &转置数据帧，同时保留原始列

Pandas是一个流行的Python数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，数据可以以数据帧（DataFrame）的形式存储和操作。

转置数据帧是指将数据帧的行和列进行交换，行变为列，列变为行。通过转置数据帧，可以方便地重新组织数据，以满足特定的分析需求。

保留原始列是指在转置数据帧时，保持原始数据帧的列不变，即转置后的数据帧中仍然包含原始数据帧的列。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas转置数据帧并保留原始列：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 转置数据帧并保留原始列
transposed_df = df.T

# 打印转置后的数据帧
print(transposed_df)

输出结果如下：

   0  1  2
A  1  2  3
B  4  5  6
C  7  8  9

在这个示例中，原始数据帧df包含三列（A、B、C），转置后的数据帧transposed_df保留了原始列，并且行和列进行了交换。

Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，可用于数据清洗、转换、分析和可视化等多个领域。它在数据科学、机器学习和数据工程等领域都有广泛的应用。

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