df = pd.DataFrame(excel_data)将数据的列和行转置

你可以使用`transpose()`函数将数据的列和行进行转置，如下所示：

df = pd.DataFrame(excel_data)
df = df.transpose()

这将把DataFrame对象中的行和列进行转置。

相关问题

pd.dataframe.t

`pd.DataFrame.t` 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个属性，用于对 DataFrame 进行转置操作。通过调用 `df.t`，可以将 DataFrame 的行和列进行交换，返回一个新的转置后的 DataFrame。

例如，假设有如下的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

可以使用 `df.t` 进行转置操作：

transposed_df = df.t

print(transposed_df)

输出结果为：

   0  1  2
A  1  2  3
B  4  5  6

注意事项：在 Pandas 中，转置操作返回一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 不会被修改。

pd.DataFrame(items).T

引用中的代码是使用pandas库中的DataFrame对象的drop方法删除指定索引的行。具体来说，该代码中的drop方法的参数index=0表示要删除索引为0的行。而参数inplace=True表示直接在原DataFrame上进行修改，不返回新的DataFrame对象。最后，axis=0表示删除行而不是列。所以，执行该代码后，索引为0的行将被删除。

引用中的代码是使用pandas库中的DataFrame对象的append方法扩展DataFrame。具体来说，该代码中的append方法的参数[sample_df * 3表示将sample_df这个DataFrame对象复制3次，然后将复制得到的DataFrame对象依次追加到increase_sample_df这个DataFrame对象的末尾。所以，执行该代码后，increase_sample_df将包含原始的sample_df和其复制品，总共扩展了3倍。

引用中的代码是使用pandas库中的DataFrame对象的reset_index方法重设索引。具体来说，该代码中的reset_index方法的参数level=None表示重设所有层级的索引，drop=False表示将原来的索引列保留为新的一列，inplace=False表示不在原DataFrame上进行修改，而是返回一个新的DataFrame对象。所以，执行该代码后，DataFrame对象的索引将被重设，新的索引将成为默认的整数索引。

根据问题中的引用、和可以看出，pd.DataFrame(items).T的作用是将items转置为一个DataFrame对象。具体来说，pd.DataFrame(items)会将items转换为一个DataFrame对象，然后.T表示对该对象进行转置操作，即将行和列进行交换。最终，.T操作将返回一个转置后的DataFrame对象。

所以，pd.DataFrame(items).T的作用是将items转置为一个DataFrame对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas.DataFrame 的使用方法](https://blog.csdn.net/MarkAustralia/article/details/123796640)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]