python pandas行转列

在Python中，使用pandas库可以很方便地进行数据处理和分析。如果你想要将pandas DataFrame中的行转换为列，可以使用pandas的melt函数。

melt函数可以将DataFrame中的一部分或全部列转换为行，并保留其他列作为标识符。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah'],
        'Math': [90, 85, 95],
        'English': [80, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用melt函数将Math和English列转换为行
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'English'], var_name='Subject', value_name='Score')

print(melted_df)

输出结果如下：

   Name  Subject  Score
0  John     Math     90
1  Mike     Math     85
2 Sarah     Math     95
3  John  English     80
4  Mike  English     75
5 Sarah  English     85

在上面的示例中，我们使用melt函数将Math和English列转换为行，并将转换后的结果存储在melted_df中。id_vars参数指定了要保留的标识符列（这里是Name列），value_vars参数指定了要转换的列（这里是Math和English列），var_name参数指定了新生成的列的名称（这里是Subject列），value_name参数指定了新生成的值的列的名称（这里是Score列）。

希望这个示例对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。