pandas中的行列转换

以下是几种在pandas中进行行列转换的方法：

1. 使用explode函数进行纵向扩展（多行）

df = pd.DataFrame({'col': [['a', 'b'], ['c', 'd', 'e']]})
df = df.explode('col')
print(df)

2. 使用str.split函数进行横向扩展（多列）

df = pd.DataFrame({'col': ['a,b', 'c,d,e']})
df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['col'].str.split(',', expand=True)
print(df)

3. 使用pivot函数进行行转列（某些字段值转换为表头）

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
                   'B': ['one', 'two', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4]})
df = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')
print(df)

4. 使用melt函数进行列转行（部分列名转换为一列数据值）

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'],
                   'B': [1, 2],
                   'C': [3, 4]})
df = df.melt(id_vars='A', value_vars=['B', 'C'], var_name='Variable', value_name='Value')
print(df)

5. 使用lreshape函数进行多列合并两列（列合并）

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
                   'B': [3, 4],
                   'C': [5, 6],
                   'D': [7, 8]})
df = pd.lreshape(df, {'X': ['A', 'B'], 'Y': ['C', 'D']})
print(df)