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python列表行列转化_python列表换行写入在 Python 中 如果你想要将数据从行转换成列 可以使用 pandas 库 它提供了强大的数据处理功能 以下是使用 pandas 进行行转列的几种方法 方法一 使用 pivot 方法 pythonimport pandas as pd 假设你有一个 DataFrame df df pd DataFrame 使用 pivot 方法 df pivot

在Python中，如果你想要将数据从行转换成列，可以使用 `pandas` 库，它提供了强大的数据处理功能。以下是使用 `pandas` 进行行转列的几种方法：

方法一：使用 `pivot` 方法

 import pandas as pd 假设你有一个DataFrame `df` df = pd.DataFrame（...） 使用 `pivot` 方法 df_pivot = df.pivot（index='name', columns='subject', values='score'）

方法二：使用 `pivot_table` 方法

 import pandas as pd 假设你有一个DataFrame `df` df = pd.DataFrame（...） 使用 `pivot_table` 方法，可以指定聚合函数 df_pivot = df.pivot_table（index='name', columns='subject', values='score', aggfunc='max'）

方法三：使用 `stack` 方法

 import pandas as pd 假设你有一个DataFrame `df` df = pd.DataFrame（...） 使用 `stack` 方法将列转换为行 df_stacked = df.stack（）

方法四：使用 `transpose` 方法

 import pandas as pd 假设你有一个DataFrame `df` df = pd.DataFrame（...） 使用 `transpose` 方法将行转换为列 df_transposed = df.transpose（）

方法五：使用 `melt` 方法（将宽格式转换为长格式）

 import pandas as pd 假设你有一个DataFrame `df` df = pd.DataFrame（...） 使用 `melt` 方法将宽格式数据转换为长格式数据 df_melted = df.melt（id_vars=['name', 'subject'], value_vars=['score'], var_name='subject', value_name='score'）

选择哪种方法取决于你的具体需求，例如你是否需要聚合数据（如求和或平均值）以及你是否需要保留原始数据中的所有信息。

编程小号
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