csdn。pandas列转行

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关于pandas列转行的问题，意思是将数据框(DataFrame)中的列转换为行。在pandas库中，有一些方法可以实现这个功能。

一种方法是使用pivot函数。该函数可以根据指定的列将数据重新排列成新的数据框。例如，有一个含有学生姓名、科目和成绩的数据框，我们可以使用pivot函数将科目作为列索引，将学生姓名作为行索引，将成绩填充到对应的单元格中，从而实现列转行。

另一种方法是使用melt函数。该函数可以将数据框按照指定的列转换成两列，一列表示原列名，另一列表示原列值。例如，有一个含有学生姓名、科目1成绩和科目2成绩的数据框，我们可以使用melt函数将科目1和科目2转换成“科目”和“成绩”两列，从而实现列转行。

总之，对于列转行的需求，可以使用pandas库中的pivot函数或melt函数来实现。这些函数可以帮助我们将数据框中的列转换为行，以满足不同的数据分析和处理需求。

相关问题

pandas 列转行

在pandas中，可以使用melt函数来实现列转行的操作。melt函数的主要参数包括frame、id_vars、value_vars、var_name、value_name、ignore_index和col_level。\[2\]其中，frame参数指定要进行操作的数据框，id_vars参数指定要保留的列，value_vars参数指定要转换的列，var_name参数指定转换后的列名，value_name参数指定转换后的值的列名，ignore_index参数指定是否重置索引，col_level参数指定列的层级。\[2\]

下面是一个示例，假设我们有一个数据框tmp，其中包含姓名、科目和分数三列。我们可以使用set_index函数将姓名和科目作为索引，然后使用unstack函数将科目列转换为列名，最后使用reset_index函数重置索引，即可实现列转行的操作。具体代码如下：\[3\]

df = tmp.set_index(\['姓名','科目'\])\['分数'\].unstack()
df.columns.name = None
df = df.reset_index()

另外，还可以使用pivot函数来实现列转行的操作。具体代码如下：\[3\]

df = tmp.pivot(index='姓名',columns='科目',values='分数').rename_axis(columns=None).reset_index()

以上是两种常用的方法，你可以根据具体的需求选择适合的方法进行列转行的操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python pandas数据处理excel、csv列转行、行转列（具体示例）](https://blog.csdn.net/c1007857613/article/details/130148765)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas行列转换的4大技巧](https://blog.csdn.net/qq_25443541/article/details/121961253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas如何进行优雅的列转行、行转列？](https://blog.csdn.net/qq_41780234/article/details/121622495)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python pandas 列转行

pandas中的列转行操作是指将数据框中的列转换为行。这个操作在数据处理中非常常见，可以使用pandas库中的melt()函数来实现。melt()函数可以将指定的列转换为行，并将其他列保持不变。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
                   'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
                   'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})

# 使用melt()函数进行列转行操作
df_melted = pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])

# 输出转换后的数据框
print(df_melted)

输出结果为：

  A variable  value
0 a        B      1
1 b        B      3
2 c        B      5
3 a        C      2
4 b        C      4
5 c        C      6

在上面的例子中，我们使用melt()函数将数据框df中的列B和C转换为行，并将列A保持不变。转换后的数据框df_melted中包含三列，分别是A、variable和value，其中variable列包含了原来的列名，value列包含了原来列中的值。