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Pandas将多列转换为行

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。在Pandas中，将多列转换为行可以通过使用melt()函数来实现。

melt()函数可以将指定的多列数据转换为行，并保留其他列的值。它的基本语法如下：

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

参数说明：

frame：要转换的数据框（DataFrame）。
id_vars：需要保留的列名，不进行转换的列。
value_vars：需要进行转换的列名，将这些列转换为行。
var_name：转换后的行索引列的名称。
value_name：转换后的值列的名称。

下面是一个示例，假设有一个包含多列数据的DataFrame，我们想要将其中的两列转换为行：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用melt()函数将Age和Salary列转换为行
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Age', 'Salary'], var_name='Attribute', value_name='Value')

print(melted_df)

输出结果如下：

      Name Attribute  Value
0    Alice       Age     25
1      Bob       Age     30
2  Charlie       Age     35
3    Alice    Salary   5000
4      Bob    Salary   6000
5  Charlie    Salary   7000

在这个示例中，我们使用melt()函数将DataFrame中的'Age'和'Salary'列转换为行，并保留了'Name'列的值。转换后的结果中，'Name'列的值被重复了，而'Attribute'列表示了转换前的列名，'Value'列表示了转换后的值。

对于Pandas的更多详细信息和使用方法，你可以参考腾讯云的Pandas产品介绍页面：Pandas产品介绍。

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