🔍 Как транспонировать dataframe pandas - простое руководство со схемами

Как транспонировать DataFrame в Pandas?

Для выполнения операции транспонирования (изменение строк и столбцов местами) в Pandas можно использовать метод transpose(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# Транспонируем DataFrame
transposed_df = df.transpose()

print(transposed_df)

В результате транспонирования исходный DataFrame будет изменен, строки станут столбцами, а столбцы - строками.

Как транспонировать DataFrame в Pandas

В статье мы разберем, как выполнить транспонирование DataFrame в библиотеке Pandas. Транспонирование позволяет переставить строки и столбцы местами, что может быть полезно при анализе данных и визуализации.

Давайте начнем с создания примера DataFrame:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
    

Вышеуказанный код создает простой DataFrame с тремя столбцами: Name, Age и City. Перед выполнением транспонирования, выведем исходный DataFrame:

   Name  Age      City
0   John   25  New York
1   Emma   28    London
2 Michael   32     Paris
    

Метод .transpose()

В Pandas для выполнения транспонирования DataFrame можно использовать метод .transpose(). Давайте посмотрим на пример:

transposed_df = df.transpose()
print(transposed_df)
    

Вышеуказанный код применяет метод .transpose() к DataFrame и сохраняет результат в новую переменную transposed_df. Затем мы выводим транспонированный DataFrame:

        0       1        2
Name     John    Emma  Michael
Age        25      28       32
City  New York  London    Paris
    

Как видно, строки и столбцы исходного DataFrame поменялись местами в транспонированном DataFrame.

Атрибут .T

Также, в Pandas можно использовать атрибут .T для выполнения транспонирования DataFrame. Давайте посмотрим на пример использования:

transposed_df = df.T
print(transposed_df)
    

Вышеуказанный код применяет атрибут .T к DataFrame и сохраняет результат в новую переменную transposed_df. Затем мы выводим транспонированный DataFrame:

        0       1        2
Name     John    Emma  Michael
Age        25      28       32
City  New York  London    Paris
    

Как видно, и здесь строки и столбцы исходного DataFrame поменялись местами в транспонированном DataFrame.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели два подхода к транспонированию DataFrame в Pandas. Мы использовали метод .transpose() и атрибут .T для перестановки строк и столбцов местами в DataFrame. Транспонирование может быть полезным при анализе данных и визуализации, особенно когда необходимо изменить ориентацию данных. Больше информации о других операциях с DataFrame в Pandas вы можете найти в официальной документации Pandas.