🔍 Как развернуть датафрейм pandas: простое руководство

Чтобы развернуть датафрейм в Pandas, можно использовать метод transpose(). Этот метод меняет строки и столбцы местами.

import pandas as pd

# Создание исходного датафрейма
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Использование метода transpose()
df_transposed = df.transpose()
print(df_transposed)

В приведенном примере, исходный датафрейм df содержит два столбца 'A' и 'B' и три строки. После применения метода transpose(), столбцы и строки меняются местами, и получается новый датафрейм df_transposed.

Как развернуть датафрейм Pandas

Развернуть датафрейм в Pandas означает изменить его структуру, чтобы строки стали столбцами и наоборот. Это может быть полезно, если вы хотите преобразовать данные или подготовить их для анализа.

Шаг 1: Установка и импорт библиотеки Pandas

Первым шагом в развертывании датафрейма в Pandas является установка и импорт необходимой библиотеки. Выполните следующую команду в терминале для установки Pandas:

!pip install pandas

После установки вы можете импортировать Pandas в свой проект, используя следующую команду:

import pandas as pd

Шаг 2: Создание датафрейма

Прежде чем развернуть датафрейм, необходимо создать его. Можно создать датафрейм из различных источников данных, таких как CSV-файлы, базы данных или другие структуры данных. Вот пример создания простого датафрейма из словаря:

data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

В результате выполнения этого кода вы получите следующий датафрейм:

Имя | Возраст 0 | Анна | 25 1 | Борис | 30 2 | Катя | 35

Шаг 3: Развертывание датафрейма

Для развертывания датафрейма Pandas предоставляет функцию pivot. Эта функция позволяет изменить структуру датафрейма, переводя значения заданного столбца в новые столбцы.

Вот пример использования функции pivot для развертывания датафрейма по столбцу "Имя":

df_pivot = df.pivot(columns='Имя')
print(df_pivot)

В результате выполнения этого кода вы получите следующий датафрейм:

Возраст Имя | Анна | Борис | Катя 0 | 25 | NaN | NaN 1 | NaN | 30 | NaN 2 | NaN | NaN | 35

По аналогии можно сделать развертывание по другим столбцам датафрейма. Для этого нужно просто изменить аргумент в функции pivot на соответствующий столбец.

Шаг 4: Заполнение пропущенных значений

После развертывания датафрейма возможно появление пропущенных значений (NaN). Вы можете заполнить их, используя функцию fillna или выбрать другой метод заполнения, подходящий для вашей задачи.

Вот пример использования функции fillna для заполнения пропущенных значений нулями:

df_pivot_filled = df_pivot.fillna(0)
print(df_pivot_filled)

В результате выполнения этого кода вы получите следующий датафрейм:

Возраст Имя | Анна | Борис | Катя 0 | 25 | 0 | 0 1 | 0 | 30 | 0 2 | 0 | 0 | 35

Таким образом, вы успешно развернули датафрейм в Pandas и заполнили пропущенные значения. Это полезный навык для манипуляции и анализа данных.