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
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：
>>> df
Name c1 c2
0 A 1 2
1 B 3 4
操作：
>>> df2 = pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index)
>>> df2
0 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。
到此這篇關(guān)于Pandas.DataFrame轉(zhuǎn)置的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas.DataFrame轉(zhuǎn)置內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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