Hướng dẫn how do you transpose a data set in python? - làm cách nào để chuyển đổi tập dữ liệu trong python?
DataFrame - chuyển vị () hàmHàm chuyển vị () được sử dụng để chuyển đổi chỉ số và cột. Phản ánh DataFrame trên đường chéo chính của nó bằng cách viết các hàng dưới dạng các cột và ngược lại. Syntax: DataFrame.transpose(self, *args, **kwargs) Parameters:
*args, ** kwargsDataFrame Các từ khóa bổ sung không có hiệu lực nhưng có thể được chấp nhận để tương thích với Numpy. & nbsp; Trả về: DataFrame DataFrame được chuyển. DataFrame - T() function Tải xuống các máy tính xách tay Pandas DataFrame từ đây. Trước: DataFrame - t () Hàm Tiếp theo: DataFrame - append () hàm Chuyển đổi chỉ mục và cột. Tham số *argstuple, tùy chọn Được chấp nhận để tương thích với Numpy. Có nên sao chép dữ liệu sau khi chuyển đổi hay không, ngay cả đối với DataFrames với một DTYPE duy nhất. Lưu ý rằng một bản sao luôn luôn được yêu cầu cho các khung dữ liệu DTYPE hỗn hợp hoặc cho DataFrames với bất kỳ loại tiện ích mở rộng nào. ReturnSdatAframe Ví dụ Khung dữ liệu vuông với DTYPE đồng nhất >>> d1 = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]} >>> df1 = pd.DataFrame(data=d1) >>> df1 col1 col2 0 1 3 1 2 4 >>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 Khi DTYPE đồng nhất trong DataFrame gốc, chúng ta sẽ nhận được một khung dữ liệu được chuyển đổi với cùng một DTYPE: >>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object DataFrame không bình phương với các dtypes hỗn hợp >>> d2 = {'name': ['Alice', 'Bob'], ... 'score': [9.5, 8], ... 'employed': [False, True], ... 'kids': [0, 0]} >>> df2 = pd.DataFrame(data=d2) >>> df2 name score employed kids 0 Alice 9.5 False 0 1 Bob 8.0 True 0 >>> df2_transposed = df2.T # or df2.transpose() >>> df2_transposed 0 1 name Alice Bob score 9.5 8.0 employed False True kids 0 0 Khi DataFrame có DTYPE hỗn hợp, chúng tôi sẽ nhận được một khung dữ liệu được chuyển đổi với đối tượng DTYPE: >>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object |