Pandas中DataFrame對(duì)象轉(zhuǎn)置(交換行列)
DataFrame對(duì)象本質(zhì)上是帶有行列索引的二維矩陣，所以欲對(duì)DataFrame對(duì)象進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作，需要交換行列索引，同時(shí)使二維矩陣轉(zhuǎn)置。
首先創(chuàng)建一個(gè)DataFrame對(duì)象
import pandas as pd list_test = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] index_colums =['A','B','C'] index_row = ['a','b','c'] df = pd.DataFrame(list_test, columns=index_colums,index=index_row) print(df)
運(yùn)行結(jié)果如下
A B C
a 1 2 3
b 4 5 6
c 7 8 9
用如下代碼進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作
df_T = pd.DataFrame(df.values.T,columns=index_row,index=index_colums) print(df_T)
我們可以看出，我們?cè)趨?shù)中既通過(guò)df.values.T使得二維矩陣轉(zhuǎn)置，又通過(guò)交換行列索引完成行列索引的變化，使得DataFrame對(duì)象完成轉(zhuǎn)置。
運(yùn)行結(jié)果如下
a b c
A 1 4 7
B 2 5 8
C 3 6 9
補(bǔ)充
有時(shí)候需要將一個(gè)DataFrame進(jìn)行行和列的互換，此時(shí)可以用DataFrame.stack().unstack(0)進(jìn)行互換。
示例：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np
np.random.seed(0)
matrix = np.random.rand(3,4)
print(matrix)
df = DataFrame(matrix, index=list('abc'), columns=list('xyzk'))
df
df = df.stack()df
df = df.unstack(0)df
到此這篇關(guān)于Pandas中DataFrame對(duì)象轉(zhuǎn)置(交換行列)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas DataFrame對(duì)象轉(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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