Pandas.DataFrame轉(zhuǎn)置的實(shí)現(xiàn) 原創(chuàng)

原創(chuàng) 更新時(shí)間：2021年03月09日 14:57:06 原創(chuàng) 作者：肥宅_Sean

這篇文章主要介紹了Pandas.DataFrame轉(zhuǎn)置的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

簡(jiǎn)述

Motivation

sometimes，換一種獲取數(shù)據(jù)的方式，可以提高數(shù)據(jù)獲取的速度。
sometimes，由于預(yù)計(jì)爬取的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不確定，只能這么先存儲(chǔ)起來(lái)。
sometimes，有個(gè)給你的數(shù)據(jù)就是這樣，但是沒辦法很方便的使用
…

這些情況下，你可能就會(huì)需要遇到DataFrame行列轉(zhuǎn)置的方法。

Contribution

提供了Pandas.DataFrame的行列轉(zhuǎn)置的方法

實(shí)驗(yàn)部分

導(dǎo)入包

>>> import pandas as pd

創(chuàng)建數(shù)據(jù)

>>> df = pd.DataFrame([['A', 1, 2], ['B', 3, 4]], columns=['Name', 'c1', 'c2'])

數(shù)據(jù)內(nèi)容如下：

>>> df
 Name c1 c2
0  A  1  2
1  B  3  4

操作：

>>> df2 = pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index)
>>> df2
   0 1
Name A B
c1  1 3
c2  2 4

Conclusion

很簡(jiǎn)單，就是使用了numpy內(nèi)置的矩陣轉(zhuǎn)置方法，這樣的操作速度最快。

到此這篇關(guān)于Pandas.DataFrame轉(zhuǎn)置的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas.DataFrame轉(zhuǎn)置內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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