Python pandas.DataFrame.transpose函数方法的使用

DataFrame.transpose(*args, copy=False) [source]

转置索引和列。

通过将行写为列将DataFrame反映在其主要对角线上，反之亦然。该属性T是方法的访问器 transpose()。

Notes

转换带有混合dtypes的DataFrame将导致对象 dtype具有同构的DataFrame 。在这种情况下，始终会复制数据。

例子

具有齐次dtype的Square DataFrame

>>> 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

当dtype在原始DataFrame中是同构的时，我们将获得具有相同dtype的转置DataFrame：

>>> df1.dtypes
col1    int64
col2    int64
dtype: object
>>> df1_transposed.dtypes
0    int64
1    int64
dtype: object

具有混合dtypes的非方形DataFrame

>>> 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
employed  False  True
kids          0     0

当DataFrame具有混合的dtypes时，我们得到一个对象 dtype的转置DataFrame ：

>>> df2.dtypes
name         object
score       float64
employed       bool
kids          int64
dtype: object
>>> df2_transposed.dtypes
0    object
1    object
dtype: object

文档：pandas.DataFrame.transpose