python df转换行列

在Python的pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，非常适合处理结构化数据。如果你想要转换DataFrame的行和列，有几种常见的操作：

1. **转置（Transpose）**: 使用`.T`属性可以将DataFrame的行变成列，列变成行。例如：

   df_transposed = df.T

2. **列名交换（Swap Columns）**: 如果你想交换两列的位置，你可以通过指定新的索引来实现：

   df_swap = df.rename(columns={old_column_1: new_column_1, old_column_2: new_column_2})

这里`old_column_1`和`new_column_1`是你想交换的原列名和新列名。

3. **分组（Grouping）**: 可以按照一列或多列对数据进行分组，然后对每一组进行聚合操作，这会改变数据的行结构：

   grouped_df = df.groupby('column_to_group_by')

然后对分组后的数据，比如求平均值、计数等。

4. **堆叠（Stack）和展开（Unstack）**: 对于某些需要层次化索引的情况，可以使用`stack()`将列变为行，或使用`unstack()`将行变为列：

   stacked_df = df.stack()
   unstacked_df = stacked_df.unstack()