用法：
DataFrame.T轉置索引和列。
通過將行寫為列將DataFrame反映在其主要對角線上，反之亦然。屬性
T是該方法的訪問者transpose()。參數：
- *args：tuple, 可選參數
接受與NumPy的兼容性。
- copy：bool, 默認為 False
是否在轉置後複製數據，即使對於具有單個dtype的DataFrame也是如此。
請注意，對於混合dtype DataFrame或具有任何擴展名類型的DataFrame，始終需要副本。
返回值：
- DataFrame
轉置的DataFrame。
注意：
轉換帶有混合dtypes的DataFrame將導致具有objectdtype。在這種情況下，始終會複製數據。
例子：
具有齊次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當dtype在原始DataFrame中是同構的時，我們將獲得具有相同dtype的轉置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當DataFrame具有混合dtypes時，我們將得到一個轉置後的DataFrame與objectdtype：
>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype:object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype:object
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自 pandas.DataFrame.T。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。