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。
• 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：

>>> dfName c1 c2 0 A 1 2 1 B 3 4

• 操作：

>>> df2 = pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index) >>> df20 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。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas.DataFrame转置的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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