pandas库csv纵向堆叠

Pandas库中的`pd.melt()`函数可以帮助你实现CSV数据的纵向堆叠，也称为数据透视或重塑。这个功能常用于将宽格式的数据（每个观测值有一列或多列）转换为长格式（一个观测值对应一列，列名包含原始列的标识和值）。下面是`melt()`函数的一般用法：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，例如：
df = pd.DataFrame({
    'ID': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'Category': ['Cat1', 'Cat2', 'Cat1', 'Cat2'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4],
    'Value2': [5, 6, 7, 8]
})

# 纵向堆叠（melt）操作：
melted_df = pd.melt(df, id_vars='ID', value_vars=['Value1', 'Value2'], var_name='Variable', value_name='Value')

# 输出结果：

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

在上述代码中：
- `id_vars`参数指定了保留不变的列（在这个例子中是'ID'），
- `value_vars`参数指定要堆叠的列（'Value1' 和 'Value2'），
- `var_name`是新列'Variable'的名称，包含了原来的列名，
- `value_name`是新列'Value'的名称，包含了堆叠后的值。