如何将dataframe 行转成列

要将DataFrame的行转换为列，可以使用pandas库中的melt函数。melt函数可以将DataFrame从宽格式转换为长格式，即将多列转换为一列，并保留其他列的值。以下是使用melt函数将DataFrame的行转换为列的示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'ID': ['A', 'B', 'C'],
        'Value1': [1, 2, 3],
        'Value2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用melt函数将行转换为列
df_melted = df.melt(id_vars='ID', var_name='Variable', value_name='Value')

print(df_melted)

输出结果为：

  ID Variable  Value
0  A   Value1      1
1  B   Value1      2
2  C   Value1      3
3  A   Value2      4
4  B   Value2      5
5  C   Value2      6

在上述示例中，通过调用melt函数，并指定id_vars参数为'ID'，var_name参数为'Variable'，value_name参数为'Value'，即可将DataFrame的行转换为列。转换后的DataFrame中，'ID'列保持不变，'Value1'和'Value2'列被合并成了'Variable'列，对应的值则存储在'Value'列中。

你可以根据自己的数据和需求使用melt函数进行行列转换，调整id_vars、var_name和value_name参数来适应你的数据结构。