Python | Pandas DataFrame .转置
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Pandas DataFrame 是一个二维可变大小、潜在异构的表格数据结构，带有标记轴(行和列)。算术运算在行标签和列标签上对齐。它可以被认为是系列对象的类似字典的容器。这是熊猫的主要数据结构。
熊猫 **DataFrame.transpose()**函数转置数据帧的索引和列。它通过将行写成列来反映主对角线上的数据帧，反之亦然。
语法:data frame . transponte( args，*kwargs)
参数: 复制:如果为真，则复制底层数据。否则(默认)，如果可能，不进行复制。 args，*kwargs : 附加关键字没有效果，但可能会被接受以与 numpy 兼容。
返回:转置的数据帧
示例#1: 使用DataFrame.transpose()函数查找给定数据帧的转置。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
# Create the index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H')
# Set the index
df.index = index_
# Print the DataFrame
print(df)
输出:
现在我们将使用DataFrame.transpose()函数找到给定数据帧的转置。
# return the transpose
result = df.transpose()
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的那样，DataFrame.transpose()函数已经成功地返回了给定数据帧的转置。
示例 2: 使用DataFrame.transpose()函数查找给定数据帧的转置。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],
"B":[7, 2, 54, 3, None],
"C":[20, 16, 11, 3, 8],
"D":[14, 3, None, 2, 6]})
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
# Set the index
df.index = index_
# Print the DataFrame
print(df)
输出:
现在我们将使用DataFrame.transpose()函数找到给定数据帧的转置。
# return the transpose
result = df.transpose()
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，DataFrame.transpose()函数已经成功返回给定数据帧的转置。
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