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。 pandas.DataFrame.T 可以使用T属性获得转置的pa...
(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 ...
当进行转置操作时,将dataframe中的值替换为行名是指将dataframe中的列标签作为新的行标签,并将原始值作为新的列值。这意味着原始数据表的行变为了新的列,列变为了新的行。 这种操作可以使用...
>>> 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 >>>
5. 使用 pandas 的 T 转置 frompandasimportDataFrame data = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]] transposed = DataFrame(data).T.values.tolist()print(transposed)# [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]# [Finished in 0.7s]# 可能因为 pandas 本身...
转置时,将dataframe中的值替换为行名 将重复日期条目/值的Python列表转换为按日期排序的Pandas Dataframe 将Nan值转换为矩阵的DataFrame (Python) 将python dataframe转换为适当的行列格式 将DataFrame转换为列名为键:值对的值的字典列表 Python将dataframe中的所有值替换为其他dataframe的值 ...
常见的dataframe中的数据类型包括以下: datetime64[ns] 日期时间数据类型 str 字符类型 object 一种通用的数据类型,在没有明确指定类型下,所有数据都可认为是object类型 bool_ Boolean (True or False) stored as a byte int_ Default integer type (same as C long; normally either int64 or int32) ...
转置; set_index\reset_index; apply\applymap\map; 上面这些概念,如果融汇贯通,相信用python进行视图(交叉表)的建立就一定会得心应手,自由自在。 pandas 的 DataFrame对象,知道它们由三个组成并存储为属性的组件很有用: .values:对应的二维NumPy值数组。
TDataFrame的转置。at访问行/列标签对的单个值。attrs此数据集的全局属性字典。axes返回表示DataFrame的轴...