Làm thế nào để bạn chuyển đổi một cột trong python?

Pandas làm cho các bảng chuyển đổi đơn giản đẹp mắt. Dưới đây là một vài ví dụ sử dụng đầu ra SQL mẫu bên dưới

Đoạn mã Python đầu tiên này cho phép bạn xác định tiêu đề cột của riêng mình

1
2
3
4
5
6
7
8
# SQL output is imported as a pandas dataframe variable called "df"
import pandas as pd

df2=df.T
df2.columns=['label 1', 'label 2','label 3','label 4']

# Use Periscope to visualize a dataframe or an image by passing data to periscope.output()
periscope.output(df2)

Và đoạn mã Python này đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề cột của bạn

1
2
3
4
5
6
7
8
# SQL output is imported as a pandas dataframe variable called "df"
import pandas as pd
df2=df.T
header=df2.iloc[0]
df2=df2[1:]
df2.columns=header
# Use Periscope to visualize a dataframe or an image by passing data to periscope.output()
periscope.output(df2)

Bạn muốn tìm hiểu về xoay bảng trong Python hoặc R?

---

Chuyển đổi trở lại bảng ban đầu hơi khác một chút

Giả sử đầu ra SQL của bạn giống như thế này

Và bạn muốn đầu ra của mình trông như thế này

Trong trường hợp này, bạn cần đặt lại chỉ mục để giữ nguyên tiêu đề cột ban đầu cũng như đổi tên các cột kết quả. Mã Python sau đây sẽ hoạt động tốt

❮ Tham chiếu khung dữ liệu

---

Thí dụ

Chuyển cột thành hàng và ngược lại

nhập gấu trúc dưới dạng pd

data = {
  "tuổi". [50, 40, 30, 40, 20, 10, 30],
  "đủ điều kiện". [Đúng, Sai, Sai, Sai, Sai, Đúng, Đúng]
}
df = pd. Khung dữ liệu(dữ liệu)

newdf = df. chuyển vị()

Tự mình thử »

---

Định nghĩa và cách sử dụng

Phương thức

1
2
3
4
5
6
7
8
# SQL output is imported as a pandas dataframe variable called "df"
import pandas as pd
df2=df.T
header=df2.iloc[0]
df2=df2[1:]
df2.columns=header
# Use Periscope to visualize a dataframe or an image by passing data to periscope.output()
periscope.output(df2)

3 biến cột thành hàng và hàng thành cột

---

cú pháp

khung dữ liệu. hoán vị (đối số, sao chép)

---

Thông số

Các tham số là đối số từ khóa

Tham sốGiá trịMô tảargsTupleTùy chọn. các đối số có thể được sử dụng trong các hàm NumPycopy

1
2
3
4
5
6
7
8
# SQL output is imported as a pandas dataframe variable called "df"
import pandas as pd
df2=df.T
header=df2.iloc[0]
df2=df2[1:]
df2.columns=header
# Use Periscope to visualize a dataframe or an image by passing data to periscope.output()
periscope.output(df2)

4Tùy chọn, mặc định Sai. Chỉ định có sao chép dữ liệu hay không

---

Giá trị trả về

Khung dữ liệu trong đó các cột là hàng và ngược lại

Phương pháp này không thay đổi DataFrame gốc

---

❮ Tham chiếu khung dữ liệu

Chạy mã bằng Python và bạn sẽ nhận được Khung dữ liệu sau (với chỉ mục số mặc định bắt đầu từ 0 được đánh dấu màu vàng)

    A   B   C
0  11  44  77
1  22  55  88
2  33  66  99

Sau đó, bạn có thể thêm df = df. transpose() sang mã để chuyển đổi DataFrame

import pandas as pd

data = {'A': [11,22,33],
        'B': [44,55,66],
        'C': [77,88,99]
        }

df = pd.DataFrame(data, columns = ['A', 'B', 'C'])

df = df.transpose()

print (df)

Bây giờ bạn sẽ nhận được DataFrame được chuyển đổi

    0   1   2
A  11  22  33
B  44  55  66
C  77  88  99

trường hợp 2. Chuyển đổi Khung dữ liệu Pandas với Chỉ mục được điều chỉnh

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn muốn chỉ định chỉ mục phù hợp của riêng mình, sau đó chuyển đổi DataFrame?

Ví dụ: hãy thêm chỉ mục sau vào DataFrame

index = ['X', 'Y', 'Z']

Đây là mã hoàn chỉnh bao gồm chỉ mục phù hợp

import pandas as pd

data = {'A': [11,22,33],
        'B': [44,55,66],
        'C': [77,88,99]
        }

df = pd.DataFrame(data, columns = ['A', 'B', 'C'], index = ['X', 'Y', 'Z'])

print (df)

Bây giờ bạn sẽ thấy chỉ mục mới ở bên trái của DataFrame

    A   B   C
X  11  44  77
Y  22  55  88
Z  33  66  99

Bây giờ thêm df = df. transpose() để chuyển đổi DataFrame

________số 8

Sau đó, bạn sẽ nhận được Khung dữ liệu được chuyển đổi, trong đó tên cột đại diện cho các giá trị phù hợp

    X   Y   Z
A  11  22  33
B  44  55  66
C  77  88  99

Trường hợp 3. Nhập tệp CSV rồi chuyển đổi kết quả

Đôi khi, bạn có thể cần nhập tệp CSV vào Python, sau đó chuyển đổi kết quả

Ví dụ: giả sử bạn có dữ liệu sau được lưu trong tệp CSV

ABC114477225588336699

Sau đó, bạn có thể sử dụng mã bên dưới để nhập dữ liệu vào Python (lưu ý rằng bạn sẽ cần sửa đổi đường dẫn để phản ánh vị trí lưu trữ tệp CSV trên máy tính của bạn)

1
2
3
4
5
6
7
8
# SQL output is imported as a pandas dataframe variable called "df"
import pandas as pd
df2=df.T
header=df2.iloc[0]
df2=df2[1:]
df2.columns=header
# Use Periscope to visualize a dataframe or an image by passing data to periscope.output()
periscope.output(df2)

00

Bây giờ bạn sẽ thấy dữ liệu đã nhập

1
2
3
4
5
6
7
8
# SQL output is imported as a pandas dataframe variable called "df"
import pandas as pd
df2=df.T
header=df2.iloc[0]
df2=df2[1:]
df2.columns=header
# Use Periscope to visualize a dataframe or an image by passing data to periscope.output()
periscope.output(df2)

01

Tiếp theo, thêm df = df. transpose() để chuyển đổi dữ liệu đã nhập (như trước đây, bạn sẽ cần sửa đổi tên đường dẫn)

1
2
3
4
5
6
7
8
# SQL output is imported as a pandas dataframe variable called "df"
import pandas as pd
df2=df.T
header=df2.iloc[0]
df2=df2[1:]
df2.columns=header
# Use Periscope to visualize a dataframe or an image by passing data to periscope.output()
periscope.output(df2)

02

Như bạn có thể thấy, tên cột lại là số, bắt đầu từ 0 và kết thúc bằng 2 (đại diện cho chỉ mục số mặc định ban đầu)

Chúng ta có thể chuyển đổi DataFrame bằng Python không?

Chuyển vị nghĩa là gì trong gấu trúc?