我就废话不多说了，还是直接看代码吧！

import pandas as pd
# 伪造一些数据
fake_data = {'subject':['math', 'english'],
      'A': [88, 90],
      'B': [70, 80],
      'C': [60, 78]}

# 宽表
test = pd.DataFrame(fake_data, columns=['subject', 'A', 'B', 'C'])
test
subjectABC
0math887060
1english908078

# 转换为窄表
pd.melt(test, id_vars=['subject'])

subjectvariablevalue
0mathA88
1englishA90
2mathB70
3englishB80
4mathC60
5englishC78

补充知识：pandas从单条目数据集生成宽表

需求

场景

从医院数据库中导出了大量的体检数据，但体检数据表中，每一行代表某人某次体检的某一项体检的结果。目的想将每一个人的每一次体检结果作为一行存储，每一列为体检项。

示例

	StuID	Type	Num
0	111021	Math	89
1	111021	English	93
2	312983	English	91
3	314621	English	82
4	314621	Math	92
5	112341	Math	82

目的：转换成如下表格

	StuID	English	Math
0	111021	93	89
1	312983	91	NaN
2	314621	82	92
3	112341	NaN	82

方案一

具体代码如下

#将'B'列的类别调整为行。
#1
num = df[~df.duplicated(subset=['StuID'])].loc[:,'StuID'].to_list()
#2
result_df = pd.DataFrame({'StuID': np.array(num)},columns=['StuID','English','Math'])
#3
for i in df.index:
  t = df.loc[i,'Type']
  num = df.loc[i,'StuID']
  result_df.loc[result_df['StuID'] == num,[t]] = df.loc[i,'Num']
print(result_df)

结果

以上这篇pandas使用之宽表变窄表的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。