Pandas中DataFrame對象轉(zhuǎn)置的方法是什么

本篇內(nèi)容介紹了“Pandas中DataFrame對象轉(zhuǎn)置的方法是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

DataFrame對象本質(zhì)上是帶有行列索引的二維矩陣，所以欲對DataFrame對象進行轉(zhuǎn)置操作，需要交換行列索引，同時使二維矩陣轉(zhuǎn)置。

首先創(chuàng)建一個DataFrame對象 

import pandas as pd
list_test = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
index_colums =['A','B','C']
index_row = ['a','b','c']
df = pd.DataFrame(list_test, columns=index_colums,index=index_row)
print(df)

運行結(jié)果如下

   A  B  C
a  1  2  3
b  4  5  6
c  7  8  9

用如下代碼進行轉(zhuǎn)置操作

df_T = pd.DataFrame(df.values.T,columns=index_row,index=index_colums)
print(df_T)

我們可以看出，我們在參數(shù)中既通過df.values.T使得二維矩陣轉(zhuǎn)置，又通過交換行列索引完成行列索引的變化，使得DataFrame對象完成轉(zhuǎn)置。

運行結(jié)果如下        

   a  b  c
A  1  4  7
B  2  5  8
C  3  6  9

補充

有時候需要將一個DataFrame進行行和列的互換，此時可以用DataFrame.stack().unstack(0)進行互換。
示例：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np

np.random.seed(0)
matrix = np.random.rand(3,4)
print(matrix)
df = DataFrame(matrix, index=list('abc'), columns=list('xyzk'))
df

df = df.stack()df

df = df.unstack(0)df

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