14

2023-08-17 16:16| 来源: 网络整理| 查看: 265

14_Pandas.DataFrame行和列的转置

如果要交换（转置）pandas.DataFrame的行和列，使用T属性或transpose（）方法。

这两种方法都不会保留原始对象不变，也不会返回交换了行和列（转置）的新对象。请注意，根据每一列的数据类型dtype，将生成视图而不是副本，并且更改原始对象和转置对象之一的值将更改另一个视图。

pandas.DataFrame.T

可以使用T属性获得转置的pandas.DataFrame。

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'X': [0, 1, 2], 'Y': [3, 4, 5]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df) # X Y # A 0 3 # B 1 4 # C 2 5 print(df.T) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 pandas.DataFrame.transpose()

transpose（）方法类似。

print(df.transpose()) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 修改原始对象本身

没有像inplace这样的参数可以修改原始对象本身。如果不想创建新对象，只需将其分配给原始对象本身即可。

df = df.T print(df) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 当进行类型转换（广播）时

为pandas.DataFrame中的每一列设置数据类型dtype。

如果所有列都具有相同的数据类型，则即使通过T或transpose（）进行转置，该数据类型也将保持相同。

df = pd.DataFrame({'X': [0, 1, 2], 'Y': [3, 4, 5]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df) # X Y # A 0 3 # B 1 4 # C 2 5 print(df.dtypes) # X int64 # Y int64 # dtype: object print(df.T) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 print(df.T.dtypes) # A int64 # B int64 # C int64 # dtype: object

如果每一列都有不同的数据类型，则执行类型转换（广播）。例如，如果作为转置的结果生成了其中混合了整数int和浮点数float的列，则该列的数据类型变为float。

df_mix = pd.DataFrame({'col_int': [0, 1, 2], 'col_float': [0.1, 0.2, 0.3]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df_mix) # col_int col_float # A 0 0.1 # B 1 0.2 # C 2 0.3 print(df_mix.dtypes) # col_int int64 # col_float float64 # dtype: object print(df_mix.T) # A B C # col_int 0.0 1.0 2.0 # col_float 0.1 0.2 0.3 print(df_mix.T.dtypes) # A float64 # B float64 # C float64 # dtype: object

即使再次转置它也无法还原。需要应用astype（）来转换数据类型。

print(df_mix.T.T) # col_int col_float # A 0.0 0.1 # B 1.0 0.2 # C 2.0 0.3 print(df_mix.T.T.dtypes) # col_int float64 # col_float float64 # dtype: object

元素为字符串str的字符串是对象类型。

df_mix2 = pd.DataFrame({'col_int': [0, 1, 2], 'col_float': [0.1, 0.2, 0.3], 'col_str': ['a', 'b', 'c']}, index=['A', 'B', 'C']) print(df_mix2) # col_int col_float col_str # A 0 0.1 a # B 1 0.2 b # C 2 0.3 c print(df_mix2.dtypes) # col_int int64 # col_float float64 # col_str object # dtype: object print(df_mix2.T) # A B C # col_int 0 1 2 # col_float 0.1 0.2 0.3 # col_str a b c print(df_mix2.T.dtypes) # A object # B object # C object # dtype: object print(df_mix2.T.T) # col_int col_float col_str # A 0 0.1 a # B 1 0.2 b # C 2 0.3 c print(df_mix2.T.T.dtypes) # col_int object # col_float object # col_str object # dtype: object 视图和复制

如果所有列都具有相同的数据类型，则T或transpose（）将返回视图。

原始对象和视图对象共享内存，因此更改一个元素会更改另一个元素。

df = pd.DataFrame({'X': [0, 1, 2], 'Y': [3, 4, 5]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df) # X Y # A 0 3 # B 1 4 # C 2 5 df_T = df.T print(df_T) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 df_transpose = df.transpose() print(df_transpose) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 df.at['A', 'X'] = 100 print(df) # X Y # A 100 3 # B 1 4 # C 2 5 print(df_T) # A B C # X 100 1 2 # Y 3 4 5 print(df_transpose) # A B C # X 100 1 2 # Y 3 4 5

如果每一列的数据类型dtype不同，则T或transpose（）将生成一个副本。转置的对象保留一个新的存储区，因此，如果更改一个的值，则另一个将保持不变。

df_mix = pd.DataFrame({'col_int': [0, 1, 2], 'col_float': [0.1, 0.2, 0.3]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df_mix) # col_int col_float # A 0 0.1 # B 1 0.2 # C 2 0.3 df_mix_T = df_mix.T print(df_mix_T) # A B C # col_int 0.0 1.0 2.0 # col_float 0.1 0.2 0.3 df_mix_transpose = df_mix.transpose() print(df_mix_transpose) # A B C # col_int 0.0 1.0 2.0 # col_float 0.1 0.2 0.3 df_mix.at['A', 'col_int'] = 100 print(df_mix) # col_int col_float # A 100 0.1 # B 1 0.2 # C 2 0.3 print(df_mix_T) # A B C # col_int 0.0 1.0 2.0 # col_float 0.1 0.2 0.3 print(df_mix_transpose) # A B C # col_int 0.0 1.0 2.0 # col_float 0.1 0.2 0.3

如果仅在后续过程中使用转置的转置，则不必担心。以显式创建副本。在transpose（）中，当参数copy设置为True时，将生成一个副本。

df = pd.DataFrame({'X': [0, 1, 2], 'Y': [3, 4, 5]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df) # X Y # A 0 3 # B 1 4 # C 2 5 df_T_copy = df.T.copy() print(df_T_copy) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 df_transpose_copy = df.transpose(copy=True) print(df_transpose_copy) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 df.at['A', 'X'] = 100 print(df) # X Y # A 100 3 # B 1 4 # C 2 5 print(df_T_copy) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 print(df_transpose_copy) # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5

transpose（）的参数副本默认为False，如果可能，则生成视图而不是副本。如上例所示，当每列的数据类型dtype不同时，即使它是默认值（copy = False），也会生成一个副本。不一定是视图。

【本文地址】

14

14

今日新闻

推荐新闻