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8.3 更强的列方向转到行方向（单层索引）

学习的df.stack()函数是指定整个列索引层级的数据转换方向，这种方式太过一刀切，不够灵活。因此Pandas提供了一种能指定具体列做转换的函数，分别是pd.melt()和df.melt()

函数，结构如下：

pd.melt(frame,id_vars=None,value_vars=None,var_name=None,value_name=”value",col_level=None,ignore_index=True)

id_vars:指定固定在列方向的列标签，可以是字符串，元组，列表，数组；

value_vars:指定要转换到行方向的列标签，如果没指定，则全部转换；

var_name:对列标签转换成数据的的列命名，默认名称是variable;

value_name:对被转换的列数据转换成数据的列命名，默认名称是value;

col_level:如果列是公层索引，则可以对指定层级标签的列进行转换，此标签必须保持唯一性；

ingore_index:行索引序号是否重新编号，默认为True，表示需要重新编号。

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\1.8.03 更强的列方向转到行方向（单层索引）.xlsx" )

#导入时不需指定索引

print (df)

t=df.melt(id_vars=( "姓名","性别" ),

value_vars= "语文" ,

var_name= "科目" ,

value_name= "分数"

)

print (t)

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