如何把dataframe行列转换

你可以使用 pandas 库中的 `transpose()` 方法来转置 dataframe，即将行变成列，列变成行。具体地，你可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 查看原 dataframe
print(df)

# 转置 dataframe
df_transposed = df.transpose()

# 查看转置后的 dataframe
print(df_transposed)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   0  1  2
A  1  2  3
B  4  5  6
C  7  8  9

其中，`df.transpose()` 就是将原 dataframe 转置得到新的 dataframe。

相关问题

python dataframe行列转换

要将行列转换，你可以使用`pandas`库中的`transpose()`函数。这个函数可以交换DataFrame的行和列。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Ryan'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用transpose()函数进行行列转换
transposed_df = df.transpose()

# 打印转换后的DataFrame
print(transposed_df)

这将输出如下结果：

            0       1        2
Name     John    Emma     Ryan
Age        25      28       30
City  New York  London   Sydney

在转置后，原先的行变成了列，原先的列变成了行。

dataframe行列互换

要实现DataFrame的行列互换，可以通过交换行列索引和转置二维矩阵来实现。首先，需要交换行列索引，然后使用转置操作将二维矩阵转置。

可以使用以下代码来实现行列互换：

df_T = pd.DataFrame(df.values.T, columns = index_row, index = index_columns)

其中，`df`是需要转换的DataFrame对象，`index_row`是转换后的行索引，`index_columns`是转换后的列索引。

另一种方法是使用以下代码：

test_df_1 = pd.DataFrame(test_df.values.T, columns = test_df.index, index = test_df.columns)

其中，`test_df`是需要转换的DataFrame对象，`test_df_1`是转换后的DataFrame对象。

这样就可以实现DataFrame的行列互换了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>