**的長寬轉換
**長寬轉換也是一種透視表操作
df.pivot()
將 一張長表 轉為 多張寬表
pd.melt()
將 多張寬表 轉為 一張長表
二者互為逆操作
pivot和pivot_table的區別
pivot轉換後，如果表索引有重複值會直接出錯
pivot_table轉換後，如果表索引有重複值會聚合為乙個輸出，不會出錯
如果資料不重複，pivot_table得到的結果和pivot一致
pivot_table更常用
df_test = pd.dataframe()
# 可看性不好
dfx = pd.melt(df2) # 將無論多少列轉為2列，1列是原列索引，1列是原值
當使用pandas.melt，最好指明哪些列是分組指標
指定key列是唯一分組指標，其它列是資料值
melted = pd.melt(df2, ['key'])
*** = melted.pivot('key', 'variable', 'value').reset_index() # reset_index()將行索引轉為普通列，set_index()普通列轉為行索引
***.columns.name = '' # 去除列索引name
# 還可以指定哪些列參與合併
pd.melt(df2, ['key'])
pd.melt(df2, ['key'], value_vars=['a', 'b']) # 沒有c
pandas.melt可以不用分組指標
pd.melt(df2, value_vars=['a', 'b'])
綜合練習：同時指定多個分組指標，和參與列
pd.melt(df2, ['key','a']) # 指定多個分組指標
pd.melt(df2, ['key','a'], value_vars=['b']) # 指定多個分組指標和參與列
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型別轉換表
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