简述
Motivation
- sometimes，换一种获取数据的方式，可以提高数据获取的速度。
- sometimes，由于预计爬取的数据长度不确定，只能这么先存储起来。
- sometimes，有个给你的数据就是这样，但是没办法很方便的使用
- …
这些情况下，你可能就会需要遇到DataFrame行列转置的方法。
Contribution
提供了Pandas.DataFrame的行列转置的方法
实验部分
导入包
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1
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>>> import pandas as pd
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创建数据
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1
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>>> df = pd.DataFrame([['A', 1, 2], ['B', 3, 4]], columns=['Name', 'c1', 'c2'])
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数据内容如下：
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1
2
3
4
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>>> df
Name c1 c2
0 A 1 2
1 B 3 4
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操作：
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1
2
3
4
5
6
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>>> df2 = pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index)
>>> df2
0 1
Name A B
c1 1 3
c2 2 4
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Conclusion
很简单，就是使用了numpy内置的矩阵转置方法，这样的操作速度最快。
到此这篇关于Pandas.DataFrame转置的实现的文章就介绍到这了,更多相关Pandas.DataFrame转置内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/90744905