Python Pandas DataFrame transpose方法用法及代码示例

Pandas DataFrame.transpose(~) 方法交换源 DataFrame 的行和列。

其列包含混合类型的 DataFrame 的转置将具有 object 类型的列。请查看下面的示例以进行说明。

1.copy | boolean | optional

是否创建源 DataFrame 的新副本。请注意，副本代表一个新的 DataFrame，即修改转置不会改变原始 DataFrame，反之亦然。默认情况下，copy=False 。

源 DataFrame 始终被复制，如果它的任何列包含混合类型(例如字符串和数字的混合)。

转置的 DataFrame。

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[3,4],"B":[5,6]})
df



   A  B
0  3  5
1  4  6

对其转置给出：

df.transpose()



   0  1
A  3  4
B  5  6

注意行和列是如何交换的。

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[3,4],"B":[True,6]})
df



   A  B
0  3  True
1  4  6

这里，列B包含mixed-types：boolean和numeric。

计算转置给出：

df.transpose()



   0     1
A  3     4
B  True  6

乍一看，您可能会认为新列 1 的类型为数字。然而，事实并非如此：

df.transpose().dtypes



0    object
1    object
dtype: object

我们看到列 1 实际上是 object 类型，而不是 int 。这是因为列包含混合类型的 DataFrame 的转置将使其所有列的类型为 object 。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | transpose method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。