pandas中Melt怎么用
发表于:2026-11-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月03日,小编给大家分享一下pandas中Melt怎么用,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!MeltMelt用于将宽表变成
千家信息网最后更新 2026年11月03日pandas中Melt怎么用
小编给大家分享一下pandas中Melt怎么用,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
Melt
Melt用于将宽表变成窄表,是 pivot透视逆转操作函数,将列名转换为列数据(columns name → column values),重构DataFrame。
简单说就是将指定的列放到铺开放到行上变成两列,类别是variable(可指定)列,值是value(可指定)列。

用法:
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)
参数作用:
frame:它是指DataFrame
id_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]:不需要被转换的列名,引用用作标识符变量的列
value_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]:引用要取消透视的列。如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列
var_name [scalar]:指代用于"变量"列的名称。如果为None, 则使用- - frame.columns.name或’variable’
value_name [标量, 默认为’value’]:是指用于" value"列的名称
col_level [int或string, 可选]:如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化
例如有一串数据,表示不同城市和每天的人口流动:
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'city': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'}, 'day1': {0: 1, 1: 3, 2: 5}, 'day2': {0: 2, 1: 4, 2: 6}}) df1
现在将day1、day2列变成变量列,再加一个值列:
pd.melt(df1, id_vars=['city'])
以上是"pandas中Melt怎么用"这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注行业资讯频道!
变量
篇文章
内容
名称
数据
不同
不怎么
人口
作用
函数
参数
城市
大部分
就是
更多
标识
标识符
标量
知识
类别
数据库的安全要保护哪些东西
数据库安全各自的含义是什么
生产安全数据库录入
数据库的安全性及管理
数据库安全策略包含哪些
海淀数据库安全审计系统
建立农村房屋安全信息数据库
易用的数据库客户端支持安全管理
连接数据库失败ssl安全错误
数据库的锁怎样保障安全
天津市摩尔互联网科技
科技互联网技术
互联网科技公司官网
融势互联网科技
四川狮子座互联网科技
济南和联互联网科技有限公司
互联网科技公司需要的职位
互联网教育科技公司vipkid
现代互联网科技股
武汉健翔互联网络科技有限公司
国大互联网教育科技有限公司工作
迪庆互联网科技招生
科技赋能视角下互联网保险发展
合肥互联网科技公司公章图片
中国互联网有什么科技
广州千川互联网科技有限公司
宁波跨境商互联网科技有限公司
同城互联网络科技
广西泛欧互联网科技有限公司
平安好医生打造互联网科技医疗
喔噻互联网科技有限公司
北京互联网科技公司
腾讯科技 互联网女皇
互联网金融中的现代科技
工业互联网山东科技大学
怎样加入科技互联网
中天科技中国工业互联网
互联网的科技体现在哪里
数字科技和互联网金融哪个好
瑞安市蟠桃会互联网科技有限公司