簡述

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)長度不確定，只能這么先存儲起來。
• sometimes，有個給你的數(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

>>> import pandas as pd

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！