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！
10年积累的做网站、成都做网站经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站制作后付款的网站建设流程，更有市中免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
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，欢迎关注创新互联行业资讯频道！