一、函數

pd.melt( ['frame', 'id_vars=None', 'value_vars=None', 'var_name=None', "value_name='value'", 'col_level=None']
參考官方文檔
melt: V (使)熔化，融化
pd.melt將多列數據進行融合。

二、參數

id_vars: tuple, list, or ndarray, optional
用作標識符的列
value_vars:tuple, list, or ndarray, optional
如果沒有指定，是data列中除去id_vars后剩下的列
var_name: scalar
‘variable’ 列的命名名稱. 如果沒有指定，則使用frame.columns.name 或者 ‘variable’.
value_name: scalar
‘value’ 列的命名名稱. 如果沒有指定，則使用frame.columns.name 或者 ‘value’.
col_level: int or str, optional
If columns are a MultiIndex then use this level to melt.
ignore_indexbool, default True
If True, original index is ignored. If False, the original index is retained. Index labels will be repeated as necessary.

New in version 1.1.0.

三、實例

c = {'col1': list(map(chr,range(97,100,1))), 'col2':list(range(10,13,1)),'col3':list(range(20,23,1))} c = pd.DataFrame(c) c

使用第一列作為vars。合并了col2、col3的值

pd.melt(c,id_vars=['col1'])

默認情況下，將所有的列都加入到variable

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pd.melt的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。