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在Pandas中，折叠多个列主要用于将数据表中的多个列合并成一列。这种操作通常使用melt()方法来进行实现。

下面是一个详细的折叠多个列攻略，包括步骤和实例说明。

1. 导入Pandas库

在使用Pandas中的melt()方法之前，首先需要导入Pandas库。可以使用以下命令进行导入。

import pandas as pd

1. 创建示例数据表

为了演示折叠多个列的过程，需要创建一个示例数据表。可以使用以下命令来创建一个简单的数据表。

data = {
    'Name': ['John', 'Mike', 'Lisa', 'Mary'],
    'Math': [100, 90, 80, 70],
    'English': [90, 80, 70, 80],
    'Science': [80, 70, 90, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

该命令将输出以下数据表。

   Name  Math  English  Science
0  John   100       90       80
1  Mike    90       80       70
2  Lisa    80       70       90
3  Mary    70       80      100

1. 使用melt()方法折叠数据表

到了这一步，即可使用melt()方法来折叠数据表。可以使用以下命令来实现。

molten_df = df.melt(id_vars=['Name'], var_name='Subject', value_name='Score')
print(molten_df)

该命令将输出以下折叠后的数据表。

    Name  Subject  Score
0   John     Math    100
1   Mike     Math     90
2   Lisa     Math     80
3   Mary     Math     70
4   John  English     90
5   Mike  English     80
6   Lisa  English     70
7   Mary  English     80
8   John  Science     80
9   Mike  Science     70
10  Lisa  Science     90
11  Mary  Science    100

可以看到，数据表中的列被折叠成了三列，并且其中一列是原来的列名，另外两列是折叠后新生成的列。

1. 解释melt()方法的各个参数

在使用melt()方法时，有三个主要的参数需要了解。

• id_vars：指定需要保留为不折叠的列。在示例中，’Name’列被指定为id_vars，所以它不会被折叠。
• var_name：指定新生成的列的名称。在示例中，’Subject’被指定为新生成的列的名称。
• value_name：指定折叠后新生成的列中，原来每个单元格的值将被放置在该列中的名称。在示例中，’Score’被指定为新生成的值列的名称。

总结：

折叠多个列其实是一种数据长宽互换的过程，使用Pandas中的melt()方法可以非常方便地实现。需要注意指定哪些列需要保持不变，指定新生成的列的名称和值列的名称。为了完整展示整个过程，可以创建示例数据表，然后使用melt()方法将其折叠，最终进行解释和总结。