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我有这样一个数据框
NSW VIC
0 6718023 5023203
1 6735528 5048207
2 6742690 5061266
3 6766133 5083593
4 6786160 5103965
我想这样改
0 6718023 NSW
1 6735528 NSW
2 6742690 NSW
3 6766133 NSW
4 6786160 NSW
5 5023203 VIC
6 5048207 VIC
7 5061266 VIC
8 5083593 VIC
9 5103965 VIC
我怎样才能完成这项工作？
最佳答案
使用融化
pd.melt(df)
Out[318]:
variable value
0 NSW 6718023
1 NSW 6735528
2 NSW 6742690
3 NSW 6766133
4 NSW 6786160
5 VIC 5023203
6 VIC 5048207
7 VIC 5061266
8 VIC 5083593
9 VIC 5103965
关于python - 融化 Pandas 数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46020139/
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pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗？ 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论，不幸的是。 在 crosstab
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！