python dataframe 转置

将 Python DataFrame 转置的方法有：
1. 使用 transpose() 方法：df.transpose()
2. 使用 T 属性：df.T
3. 使用 numpy 的 transpose() 函数：np.transpose(df)

相关问题

python dataframe转置

要将一个Python DataFrame转置，可以使用DataFrame的`transpose()`方法。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 转置DataFrame
transposed_df = df.transpose()

print(transposed_df)

输出结果为：

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

在上述示例中，我们创建了一个包含3列的DataFrame，并使用`transpose()`方法将其转置为以列名作为索引的新DataFrame。

Python将dataframe转置某列

在Pandas中，如果你想把DataFrame中的某一列转置成行，可以使用`pivot_table`或`melt`函数。这里以`pivot_table`为例，假设你有一个DataFrame `df`，列名为`column_to_transpose`，你想按照这个列转置数据，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 df 是这样的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
   'column_to_transpose': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
   'D': [4, 5, 6, 7, 8, 9, 4, 5]
})

# 转置 'column_to_transpose' 列作为新的行索引
transposed_df = df.pivot(index='column_to_transpose', columns='A', values='D')
print(transposed_df)

这将创建一个新的DataFrame，其中原来的列`column_to_transpose`成为了行标签，而原始的列`A`则成为列名，对应的是列`D`的值。

如果你使用`melt`，则可能会稍微有所不同：

melted_df = df.melt(id_vars=['A', 'B'], value_vars=['D'], var_name='New_column', value_name='Value')
print(melted_df)

这里`id_vars`指定了不变的列，`value_vars`指定了需要转换的列，`var_name`和`value_name`分别定义了新变量的名称。