使用python pandas，如何合并数据集并创建具有唯一修饰符的列？

这是我正在使用的当前数据集

df

包含

Knn

、

Kss

和

Ktt

三列

我一直无法弄清楚的是，如何将这三个元素合并到一个列中，并拥有一个带有标签的列

这是我目前拥有的，但我

df_CohBeh=pd.concat（[pd.DataFrame（Knn）），
pd.数据帧（Kss），
pd.数据帧（Ktt）]，
键=['Knn'，'Kss'，'Ktt']，
忽略（索引=真）

看起来是这样的：

显示（df_CohBeh）
Knn Kss Ktt
0 24.579131楠楠楠
121.673524楠楠楠
2 25.785409楠楠
320.686215楠楠楠
4 21.504863楠楠楠
..         ...  ...        ...
106楠楠27.615440
107楠楠27.636029
108楠楠26.215347
109楠楠27.626850
110楠楠25.473380

这本质上是对它们进行过滤，但我更希望有一个带字符串的单列，可以用于在同一seaborn图形上绘制

“Knn”

，

“Kss”

，

“Ktt”

。查看各种分布

---

我不知道如何创建一个列来标记标签列中的

Knn

值。

如果

df

看起来像这样：

>>> df
          Knn        Kss        Ktt
0   96.054660  72.301166  15.355594
1   36.221933  72.646999  41.670382
2   96.503307  78.597493  71.959442
3   53.867432  17.315678  35.006592
4   43.014227  75.122762  83.666844
5   63.301808  72.514763  64.597765
6    0.201688   1.069586  98.816202
7   48.558265  87.660352   9.140665
8   64.353999  43.534200  15.202242
9   41.260903  24.128533  25.963022
10  63.571747  17.474933  47.093538
11  91.006290  90.834753  37.672980
12  61.960163  87.308155  64.698762
13  87.403750  86.402637  78.946980
14  22.238364  88.394919  81.935868
15  56.356764  80.575804  72.925204
16  30.431063   4.466978  32.257898
17  21.403800  46.752591  59.831690
18  57.330671  14.172341  64.764542
19  54.163311  66.037043   0.822948

尝试使用df.melt

将这三个元素合并到一个列中，并使该列具有标签

您应该使用
熊猫
系列

knn=pd.DataFram（{…}）
kss=pd.DataFram（{…}）
ktt=pd.DataFram（{…}）
l=knn.values.flatte（）+kss.values.flatte（）+ktt.values.flatte（）
s=pd.系列（l，name=“Knn”）

   variable      value
0       Knn  96.054660
1       Knn  36.221933
2       Knn  96.503307
3       Knn  53.867432
4       Knn  43.014227
5       Knn  63.301808
...
20      Kss  72.301166
21      Kss  72.646999
22      Kss  78.597493
23      Kss  17.315678
24      Kss  75.122762
25      Kss  72.514763
...
40      Ktt  15.355594
41      Ktt  41.670382
42      Ktt  71.959442
43      Ktt  35.006592
44      Ktt  83.666844
45      Ktt  64.597765
...