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将多列数据合并成一列的方法有多种,以下是其中的几种常见方法:
- 使用 pandas 库的 concat() 函数:可以将多个列或多个数据集按列方向进行拼接。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
new_column = pd.concat([df['A'], df['B'], df['C']], ignore_index=True)
- 使用 pandas 库的 melt() 函数:可以将多列数据按列融合成一列,并且可以保留其他列的数据。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
new_column = pd.melt(df)['value']
- 使用 numpy 库的 reshape() 函数:可以将多个列转换为一个一维数组。
import numpy as np
array = np.array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]])
new_column = array.reshape(-1)
- 使用列表推导式:可以将多列数据逐个提取并合并到一个新的列表中。
df = [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
new_column = [value for sublist in df for value in sublist]
这些方法可以根据具体需求灵活选择使用。
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