(1)数据查看、转置 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100, columns = ['a','b'])#创建Dataframe print(df) print(df.head(2))#查看前两条数据 print(df.tail())#查看后五条数据 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: .head()和.tail()函数都是默认查看5条数据,再来看一下转置 ...
这里我们使用一个字典(data)来存储数据,然后通过pd.DataFrame(data)方法创建 DataFrame。 4. 转置 DataFrame 转置操作是非常简单的,你只需使用.T属性即可: df_transposed=df.T 1. .T是 Pandas 提供的一个属性,用于获取 DataFrame 的转置,生成一个新的 DataFrame。 5. 打印结果 最后,我们可以通过以下代码查看转置...
在Python的pandas库中,可以使用transpose()函数对DataFrame进行转置操作。DataFrame是pandas中的一个数据结构,类似于二维表格,它由行和列组成。转置操作即将DataFrame的行和列进行交换。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], ...
.T 转置 df=pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100,columns=['a','b'])print(df.head(3))# 查看前3行数据print("- - - - - -")print(df.tail())# 查看尾部数据print("- - - - - -")print(df.T) 添加、修改
转置 如同NumPy中的二维数组一样,我们也可以对DataFrame进行“转置”处理。转置的英文为transpose(简写为T),因此用“DataFrame对象.T”的形式即可完成相应的转置操作,此处“.T”是DataFrame对象的一个属性。 代码如下 row1=pd.Series(np.arange(3),index=['one','two','three'])row2=pd.Series(np.arange(3)...
>>> df=pd.DataFrame([a,b],index=['type','cnt'])#创建dataframe >>> df2=pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index)#转置 >>>print(df) 012 type127 cnt106342 >>>print(df2) typecnt 01106 123 2742 >>>
非常简单，虽然pd.DataFrame()函数没有相关功能，但我们只需要把生成的DataFrame进行转置就可以啦。（...
02. dataframe转置、排序 1.转置 df.T 2.按行名或列名排序——df.sort_index df.sort_index(axis=0,ascending=True) axis= 0 为按行名排序;1 为按列名排序 ascending= True 为升序; False 为降序 3.按值排序——df.sort_index df.sort(by=, a...
如果要交换(转置)pandas.DataFrame的行和列,使用T属性或transpose()方法。 这两种方法都不会保留原始对象不变,也不会返回交换了行和列(转置)的新对象。请注意,根据每一列的数据类型dtype,将生成视图而不是副本,并且更改原始对象和转置对象之一的值将更改另一个视图。