Hướng dẫn how do i change rows to columns in python? - làm cách nào để thay đổi hàng thành cột trong python?

Sử dụng thuộc tính

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

0 hoặc phương thức

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

1 để hoán đổi (= chuyển vị) các hàng và cột của

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

2.

Cả hai phương thức đều không thay đổi đối tượng gốc nhưng trả về một đối tượng mới với các hàng và cột hoán đổi (= đối tượng chuyển vị).

Lưu ý rằng tùy thuộc vào loại dữ liệu

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

3 của mỗi cột, chế độ xem được tạo thay vì một bản sao và thay đổi một trong các đối tượng gốc và được chuyển sẽ thay đổi khác.

Bài viết này mô tả các nội dung sau đây.

• print(df.transpose())
  #    A  B  C
  # X  0  1  2
  # Y  3  4  5
  

  4

• print(df.transpose())
  #    A  B  C
  # X  0  1  2
  # Y  3  4  5
  

  5
• Thay đổi chính đối tượng ban đầu
• Loại chuyển đổi
• Xem và sao chép

Xem các bài viết sau đây để chuyển

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

6 hoặc

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

7 hai chiều (danh sách danh sách).

• Numpy: Chuyển vị Ndarray (hàng và cột, trục sắp xếp lại)
• Chuyển danh sách 2D trong Python (Hàng và cột hoán đổi)

print(df.transpose()) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 4

• Pandas.DataFrame.t - Pandas 0.25.1 Tài liệu

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [0, 1, 2], 'Y': [3, 4, 5]}, index=['A', 'B', 'C'])
print(df)
#    X  Y
# A  0  3
# B  1  4
# C  2  5

print(df.T)
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

print(df.transpose()) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 5

• pandas.dataframe.transpose - Pandas 0.25.1 Tài liệu

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

Thay đổi chính đối tượng ban đầu

Loại chuyển đổi

df = df.T
print(df)
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

Loại chuyển đổi

Xem và sao chép

Xem các bài viết sau đây để chuyển

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

6 hoặc

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

7 hai chiều (danh sách danh sách).

df = pd.DataFrame({'X': [0, 1, 2], 'Y': [3, 4, 5]}, index=['A', 'B', 'C'])
print(df)
#    X  Y
# A  0  3
# B  1  4
# C  2  5

print(df.dtypes)
# X    int64
# Y    int64
# dtype: object

print(df.T)
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

print(df.T.dtypes)
# A    int64
# B    int64
# C    int64
# dtype: object

Numpy: Chuyển vị Ndarray (hàng và cột, trục sắp xếp lại)

df_mix = pd.DataFrame({'col_int': [0, 1, 2], 'col_float': [0.1, 0.2, 0.3]}, index=['A', 'B', 'C'])
print(df_mix)
#    col_int  col_float
# A        0        0.1
# B        1        0.2
# C        2        0.3

print(df_mix.dtypes)
# col_int        int64
# col_float    float64
# dtype: object

print(df_mix.T)
#              A    B    C
# col_int    0.0  1.0  2.0
# col_float  0.1  0.2  0.3

print(df_mix.T.dtypes)
# A    float64
# B    float64
# C    float64
# dtype: object

Chuyển danh sách 2D trong Python (Hàng và cột hoán đổi)

print(df_mix.T.T)
#    col_int  col_float
# A      0.0        0.1
# B      1.0        0.2
# C      2.0        0.3

print(df_mix.T.T.dtypes)
# col_int      float64
# col_float    float64
# dtype: object

Pandas.DataFrame.t - Pandas 0.25.1 Tài liệu

df_mix2 = pd.DataFrame({'col_int': [0, 1, 2], 'col_float': [0.1, 0.2, 0.3], 'col_str': ['a', 'b', 'c']},
                       index=['A', 'B', 'C'])
print(df_mix2)
#    col_int  col_float col_str
# A        0        0.1       a
# B        1        0.2       b
# C        2        0.3       c

print(df_mix2.dtypes)
# col_int        int64
# col_float    float64
# col_str       object
# dtype: object

print(df_mix2.T)
#              A    B    C
# col_int      0    1    2
# col_float  0.1  0.2  0.3
# col_str      a    b    c

print(df_mix2.T.dtypes)
# A    object
# B    object
# C    object
# dtype: object

print(df_mix2.T.T)
#   col_int col_float col_str
# A       0       0.1       a
# B       1       0.2       b
# C       2       0.3       c

print(df_mix2.T.T.dtypes)
# col_int      object
# col_float    object
# col_str      object
# dtype: object

pandas.dataframe.transpose - Pandas 0.25.1 Tài liệu

• Một tham số như

  df = df.T
  print(df)
  #    A  B  C
  # X  0  1  2
  # Y  3  4  5
  

  0 thay đổi đối tượng gốc không được cung cấp. Nếu bạn không muốn tạo một đối tượng mới, bạn có thể gán nó cho chính đối tượng gốc.

Xem và sao chép

Xem các bài viết sau đây để chuyển

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

6 hoặc

print(df.transpose())
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

7 hai chiều (danh sách danh sách).

Numpy: Chuyển vị Ndarray (hàng và cột, trục sắp xếp lại)

Chuyển danh sách 2D trong Python (Hàng và cột hoán đổi)

df_mix = pd.DataFrame({'col_int': [0, 1, 2], 'col_float': [0.1, 0.2, 0.3]}, index=['A', 'B', 'C'])
print(df_mix)
#    col_int  col_float
# A        0        0.1
# B        1        0.2
# C        2        0.3

df_mix_T = df_mix.T
print(df_mix_T)
#              A    B    C
# col_int    0.0  1.0  2.0
# col_float  0.1  0.2  0.3

df_mix_transpose = df_mix.transpose()
print(df_mix_transpose)
#              A    B    C
# col_int    0.0  1.0  2.0
# col_float  0.1  0.2  0.3

df_mix.at['A', 'col_int'] = 100
print(df_mix)
#    col_int  col_float
# A      100        0.1
# B        1        0.2
# C        2        0.3

print(df_mix_T)
#              A    B    C
# col_int    0.0  1.0  2.0
# col_float  0.1  0.2  0.3

print(df_mix_transpose)
#              A    B    C
# col_int    0.0  1.0  2.0
# col_float  0.1  0.2  0.3

Pandas.DataFrame.t - Pandas 0.25.1 Tài liệu

pandas.dataframe.transpose - Pandas 0.25.1 Tài liệu

Một tham số như

df = df.T
print(df)
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

0 thay đổi đối tượng gốc không được cung cấp. Nếu bạn không muốn tạo một đối tượng mới, bạn có thể gán nó cho chính đối tượng gốc.

Làm cách nào để biến một hàng thành một cột trong gấu trúc?

ILOC () trong Python là gì?

Làm thế nào để bạn chuyển một bộ dữ liệu trong Python?

Có chức năng cột trong Python không?