Chuyển đổi chỉ mục và cột. Phản ánh DataFrame trên đường chéo chính của nó bằng cách viết các hàng dưới dạng các cột và ngược lại. Thuộc tính T là người truy cập vào phương thức transpose(). 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. Các dữ liệu chuyển vị. Ghi chú Việc chuyển một DataFrame với các DTYPE hỗn hợp sẽ dẫn đến khung dữ liệu đồng nhất với DTYPE đối tượng. Trong trường hợp như vậy, một bản sao của dữ liệu luôn được thực hiện. 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
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc
Bàn luận
Cú pháp: dataFrame.transpose (*args, ** kwargs) DataFrame.transpose(*args, **kwargs)
Tham số: Sao chép: Nếu đúng, dữ liệu cơ bản được sao chép. Mặt khác (mặc định), không có bản sao nào được thực hiện nếu có thể.
copy : If True, the underlying data is copied. Otherwise (default), no copy is made if possible.
*args, **kwargs : Additional keywords have no effect but might be accepted for compatibility with numpy.Trả về: DataFrame được chuyển đổi The transposed DataFrame
Ví dụ #1: Sử dụng hàm DataFrame.transpose() để tìm chuyển đổi của DataFrame đã cho. Use DataFrame.transpose() function to find the transpose of the given dataframe.
>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 0 >>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 1
>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 2>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 >>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 4>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 5>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 6>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 7>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8__
>>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object 7>>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object 8>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 6>>> 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 0>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 2>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 4>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 6>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 8>>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object 6
>>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object 7>>> 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 1>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 6>>> 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 3>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 5>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 7>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 9>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 1>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 2
>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 3>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 >>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 55____56>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 7>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 >>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 9T0>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3T2
T4>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 T6
T7T8
Đầu ra:
Bây giờ chúng tôi sẽ sử dụng hàm DataFrame.transpose() để tìm chuyển đổi của DataFrame đã cho.
transpose()0>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 transpose()2
T7transpose()4
Đầu ra:
Bây giờ chúng tôi sẽ sử dụng hàm DataFrame.transpose() để tìm chuyển đổi của DataFrame đã cho.
Example #2: Use DataFrame.transpose() function to find the transpose of the given dataframe.
>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 0 >>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 1
>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 2>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 >>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 4>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 5>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 6>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 7>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8__
>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 3>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 >>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 55____56>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 7>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 >>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object 9T0>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3T2
>>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object 7>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 08>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 6>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 10>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 12>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 14>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 03>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> 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 9DataFrame.transpose()3
>>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object 7>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 21>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 6>>> 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 3>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 03>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8DataFrame.transpose()0>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8DataFrame.transpose()9>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 8>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 31>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 32
T4>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 T6
T4>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 T6
T7T8
Đầu ra:
Bây giờ chúng tôi sẽ sử dụng hàm DataFrame.transpose() để tìm chuyển đổi của DataFrame đã cho.
transpose()0>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4 3 transpose()2
T7transpose()4
Như chúng ta có thể thấy trong đầu ra, hàm DataFrame.transpose() đã trả lại thành công, việc chuyển vị của dataFrame đã cho. & NBSP; Ví dụ #2: Sử dụng hàm DataFrame.transpose() để tìm chuyển đổi của dataFrame đã cho.
As we can see in the output, the DataFrame.transpose() function has successfully returned the transpose of the given dataframe.