programming python

Hướng dẫn change row to column python - thay đổi hàng thành python cột

Sử dụng thuộc tính

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

0 hoặc phương thức

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

1 để hoán đổi [= chuyển vị] các hàng và cột của

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

Cả hai phương thức đều không thay đổi đối tượng gốc nhưng trả về một đối tượng mới với các hàng và cột hoán đổi [= đối tượng chuyển vị].

Lưu ý rằng tùy thuộc vào loại dữ liệu

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

3 của mỗi cột, chế độ xem được tạo thay vì một bản sao và thay đổi một trong các đối tượng gốc và được chuyển sẽ thay đổi khác.

Bài viết này mô tả các nội dung sau đây.

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

Thay đổi chính đối tượng ban đầu
Loại chuyển đổi
Xem và sao chép

Xem các bài viết sau đây để chuyển

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

6 hoặc

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

7 hai chiều [danh sách danh sách].

Numpy: Chuyển vị Ndarray [hàng và cột, trục sắp xếp lại]
Chuyển danh sách 2D trong Python [Hàng và cột hoán đổi]

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

Pandas.DataFrame.t - Pandas 0.25.1 Tài liệu

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

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

pandas.dataframe.transpose - Pandas 0.25.1 Tài liệu

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

Thay đổi chính đối tượng ban đầu

Loại chuyển đổi

df = df.T
print[df]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

Loại chuyển đổi

Xem và sao chép

Xem các bài viết sau đây để chuyển

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

6 hoặc

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

7 hai chiều [danh sách danh sách].

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

Numpy: Chuyển vị Ndarray [hàng và cột, trục sắp xếp lại]

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

Chuyển danh sách 2D trong Python [Hàng và cột hoán đổi]

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

Pandas.DataFrame.t - Pandas 0.25.1 Tài liệu

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

pandas.dataframe.transpose - Pandas 0.25.1 Tài liệu

Một tham số như
```
df = df.T
print[df]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5
```
0 thay đổi đối tượng gốc không được cung cấp. Nếu bạn không muốn tạo một đối tượng mới, bạn có thể gán nó cho chính đối tượng gốc.

Xem và sao chép

Xem các bài viết sau đây để chuyển

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

6 hoặc

print[df.transpose[]]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

7 hai chiều [danh sách danh sách].

Numpy: Chuyển vị Ndarray [hàng và cột, trục sắp xếp lại]

Chuyển danh sách 2D trong Python [Hàng và cột hoán đổi]

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

Pandas.DataFrame.t - Pandas 0.25.1 Tài liệu

pandas.dataframe.transpose - Pandas 0.25.1 Tài liệu

Một tham số như

df = df.T
print[df]
#    A  B  C
# X  0  1  2
# Y  3  4  5

0 thay đổi đối tượng gốc không được cung cấp. Nếu bạn không muốn tạo một đối tượng mới, bạn có thể gán nó cho chính đối tượng gốc.

ILOC [] trong Python là gì?

Hàm ILOC [] trong Python được xác định trong mô -đun Pandas giúp chúng tôi chọn một hàng hoặc cột cụ thể từ tập dữ liệu. Sử dụng phương thức ILOC trong Python, chúng ta có thể dễ dàng truy xuất bất kỳ giá trị cụ thể nào từ một hàng hoặc cột bằng cách sử dụng các giá trị chỉ mục.helps us to select a specific row or column from the data set. Using the iloc method in python, we can easily retrieve any particular value from a row or column by using index values.

Làm thế nào để bạn chuyển dữ liệu trong Python?

Bước 1 - Nhập thư viện. Nhập khẩu gấu trúc như nhập khẩu PD Seaborn như SB. ....

Bước 2 - Thiết lập dữ liệu. df = sb.load_dataset ['tips'] in [df.head []] ....

Bước 3 - Áp dụng chuyển vị. tdf = df.t in [tdf.head []] ....

Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ. Khi chúng ta chạy đoạn mã trên, chúng ta sẽ thấy:.

Làm thế nào để bạn đảo ngược một hàng trong Python?

Sử dụng hàm loc [] để đảo ngược hàng đảo ngược các hàng của khung dữ liệu trong gấu trúc có thể được thực hiện trong python bằng cách gọi hàm loc [].Khung dữ liệu của gấu trúc.Thuộc tính loc [] truy cập vào một tập hợp các hàng và cột trong khung dữ liệu đã cho bằng nhãn hoặc mảng boolean. to Reverse Row Reversing the rows of a data frame in pandas can be done in python by invoking the loc[] function. The panda's dataframe. loc[] attribute accesses a set of rows and columns in the given data frame by either a label or a boolean array.

Làm cách nào để biến hàng đầu tiên thành tên cột trong gấu trúc?

Để quảng bá hàng đầu tiên cho các tiêu đề cột, chọn Trang chủ> Sử dụng hàng đầu tiên làm tiêu đề.select Home > Use First Row As Headers.

print[df.transpose[]] # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 4

print[df.transpose[]] # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5 5

Thay đổi chính đối tượng ban đầu

Loại chuyển đổi

Xem và sao chép

ILOC [] trong Python là gì?

Làm thế nào để bạn chuyển dữ liệu trong Python?

Làm thế nào để bạn đảo ngược một hàng trong Python?

Làm cách nào để biến hàng đầu tiên thành tên cột trong gấu trúc?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề

`print[df.transpose[]] # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5`
4

`print[df.transpose[]] # A B C # X 0 1 2 # Y 3 4 5`
5