使用 Pandas 重构表格数据：将列转换为行
处理按不同日期或类别的列组织的数据可能很麻烦。 Pandas 提供了一个强大的解决方案，可以将此类列转换为易于阅读的行。本文解决了将包含位置信息和多个日期列的 CSV 转换为所需格式的具体挑战。
问题陈述：
考虑一个数据集，其信息组织为位置，每个都有多个日期作为列标题。目标是将数据重组为一种格式，其中每行代表唯一的位置、名称、日期及其相应的值。
Pandas 解决方案：
Pandas 提供一种利用其熔体实现这种转变的高效方法函数。
代码：
说明：
结果：
将熔化函数应用于提供的数据集会产生所需的输出：
| location | name | Date | Value |
|---|---|---|---|
| A | "test" | Jan-2010 | 12 |
| B | "foo" | Jan-2010 | 18 |
| A | "test" | Feb-2010 | 20 |
| B | "foo" | Feb-2010 | 20 |
| A | "test" | March-2010 | 30 |
| B | "foo" | March-2010 | 25 |
这种新的排列可以更轻松地按位置、名称和数据分析数据
注意：
对于旧版本的 Pandas（0.20 或更早版本），可以使用以下替代方法：
以上是Pandas 的 `melt()` 函数如何将表格数据从列重组为行？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
