将pandas df列数据转置到行

将pandas DataFrame列数据转置到行可以使用transpose()函数或者T属性。这两种方法都可以实现将DataFrame的列数据转置为行。

使用transpose()函数： transpose()函数可以将DataFrame的行和列进行互换，实现转置操作。示例代码如下：
使用transpose()函数： transpose()函数可以将DataFrame的行和列进行互换，实现转置操作。示例代码如下：
输出结果：
输出结果：
使用T属性： DataFrame对象有一个T属性，可以直接将其调用来实现转置操作。示例代码如下：
使用T属性： DataFrame对象有一个T属性，可以直接将其调用来实现转置操作。示例代码如下：
输出结果：
输出结果：

转置操作在数据处理中常用于改变数据的结构，使得原本作为列的数据变为行，方便进行后续的分析和处理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...已知一个Df，如下图包括3列["time", "pos", "value1"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 输出获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据，输出为列表...获取第0行数据 Df ?...("time-列，数据类型：", type(list4)) print("\n获取行信息") df_2 = df_1.T print(df_2) list5 = df_2[0].tolist() print..."].tolist()，格式：df[列名].tolist() 输出行，本文中其实还是采用输出列的方式，即先将原来的df_1转置再输出列信息，df_2 = df_1.T

2K1 0

Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块将Df按行按列进行转换 Part 1：目标最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式...n按行输出") list_fields = df_1.to_dict(orient='records') print(list_fields) 代码截图 ?...表示记录，对应数据库的行 Part 4：延伸以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？...字典的键为列名，值为一个列表，该列表对应df的一个列 dict_fields = df_1.to_dict(orient='list') print(dict_fields) ? list对应结果 ?

1.9K3 0

不同列不同行的数据如何进行转置？

Table.Transpose( //转置...去除自定义列 Table.RemoveColumns(_,"自定义") ? B. 表格转置 Table.Transpose([去除自定义]) ? C....Table.TransformColumns([转置],{"Column1",each try DateTime.ToText...到这一步，分组内的计算完成。 3. 展开，重命名，调整数据类型 ? 4....到分割表格并转置这一步基本都一样 ? 2. 提升标题 Table.PromoteHeaders([转置]) ? 3.

2.8K1 0

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

参考链接：在Pandas DataFrame中处理行和列在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html

6.5K0 0

Pandas知识点-Series数据结构介绍

为了方便后面的代码调用，下载完成后将这个.csv文件拷贝到代码的同级目录下。一、Series数据结构介绍 1....因为数据是一维的(只有一列)，所以Series只有行索引，没有列索引。 ? Series由行索引和数据组成。如果数据行数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...Series的形状shape和转置.T df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk') s = df['涨跌幅'] print("形状：", s.shape...) s2 = s.T print("转置后形状：", s2.shape) 形状：(4726,) 转置后形状：(4726,) 需要注意的是，Series转置之后的形状与转置之前是一样的，这是因为Series...在调用reset_index()时，要将drop参数设置为True，否则Pandas不会删除前面设置的行索引，而是将设置的行索引移动到数据中，使数据变成两列，这样数据就变成了DataFrame，而不再是

2.2K3 0

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] （2）读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果：（3）同时读取某行某列 # 读取第1行，第B列对应的值 data3...= data.loc[ 1, "B"] 结果：（4）读取DataFrame的某个区域 # 读取第1行到第3行，第B列到第D列这个区域内的值 data4 = data.loc[ 1:

7.9K2 1

python转置矩阵代码_python 矩阵转置

T python 字符串如何变成矩阵进行矩阵转置如输入一串“w,t,w;t,u,u;t,u,u”将其变成矩阵进行转置操作需CSS布局HTML小编今天和大家分享: 你需要转置一个二维数组,将行列互换...import pandas as pd df = pd.read_excel(‘你的文件路径’,’第几个sheet’, header = False) #读取文件比如 df = pd.read_excel...(‘C:/your_data.xlsx’,0, header = False) df_T = df.T #获得矩阵的转置 df_T.to_excel(‘要 matlab里如何实现N行一列的矩阵变换成一行...N列的矩阵就是说A=1 2 3 4 如何使用函数将A变成 B=1 2 3 4 5 有两种方法可以实现：转置矩阵： B = A’; 通用方法：reshape()函数示例如下：说明：reshape(...A,m,n) 表示将矩阵A变换为m行n列的矩阵，通常用于矩阵形状的改变，例如下面代码将原来的1行4列矩阵转换为2行2列矩阵： length = 5matrix = [range(i*length, (i

5.5K5 0

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。图5 获取多列方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...图9 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递，如下图所示。图10 记住，df[['用户姓名'，'年龄'，'性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...图11 试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。图12 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递到参数“row”和“column”位置。

18.9K6 0

Pandas操作

，才能进行any()操作非转置: data.isnull().any()，得到的每一列求any()计算的结果，输出为列的Series 转置: frame3.isnull().T.any()，得到的每一行求...any()计算的结果，输出为行的Series 3.找出某列非空所在行 result=data[data['column1'].notnull()] 4.找出含有特定字符所在行 res=data[data...在整个列中，您可以这样做： df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month) 3.提取月份和年份pandas.Series.dt.year...() 和 pandas.Series.dt.month() df['Year'] = df['Joined date'].dt.year df['Month'] = df['Joined date']...(hours=5) #按周计算 df['time_list']-timedelta(weeks=5) 月份和年份数据不能直接计算因每年和每月的天数不一样合并操作 1.merge result=pd.merge

8661 0

数据科学竞赛：递增特征构建的简单实现

= pd.DataFrame(data,columns=columns) data_df 列递增假设我们现在的需求是判断某一列数据是否是递增的，这个怎么实现呢？...这是关于列递增的方式，使用Pandas自带的方法就可以完成。行递增上述方式判断是列递增，那么怎么实现行数据的递增判断呢？...（2）第2种方法是对目标dataframe进行转置，再使用自带的方法进行判断，接下来我将写一个函数，用来判断每一行数据是否都是递增的，并新增一列来存储判断的结果： import gc import pandas...找答案的时候我们会发现一个新的问题：大矩阵/大稀疏矩阵的转置问题。感觉又有话题讨论了，不过这次我们不讨论。...总结本次文章我们以构建特征工程中遇到的一个问题出发，讲解了如何计算一个increasing趋势特征，并引出一个值得思考的问题：大矩阵的转置(存储)。如果有空我们下期推文将研究一下大矩阵的相关问题。

8841 1

PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

移动列 # 将 Date 移动至第一列 >>> cols = list(new_df) >>> cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Date'))) >>> cols...选择多个列 >>> new_df[new_df.columns[1:5]] ? 选择多个行 >>> new_df[1:4] ?...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置。...>>> T = A.transpose() >>> print("矩阵转置: \n", T) 矩阵转置: [82.63999939 82.84999847 81.94000244 81.16000366...79.80000305 79.41000366] # 所有行，第3到5列 >>> print(A[:, 2:5]) # 共4列，只能取到第3和第4列 [[82.63999939 82.63999939

7.2K3 0

盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

今天我们重新盘点66个Pandas函数合集，包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等，涉及“数据清洗”的方方面面。...df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出：在数值数据操作中，apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列；applymap...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出：行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...melt()方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。...df.melt(id_vars="姓名", var_name="科目", value_name="成绩") 输出： pivot()方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。

3.7K1 1

Numpy和pandas的使用技巧

ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)；或者使用arange...行列式求值 np.linalg.det() 计算矩阵的逆 np.linalg.inv() 矩阵乘 np.dot(), a.dot(b)或者np.dot(a,b) 矩阵的转置...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...=1) 纵向 pd.concat([a,a],axis=0) 数据去重 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4],[1,2,3]])...[:,:-1] y = df.iloc[:,-1] jupyter notebook 快捷键 #将代码块分割：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift

3.5K3 0

Python pandas对excel的操作实现示例

增加计算列 pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如： import pandas as pd df1 = pd.read_excel('....到 df1['Mar'] 都是 Series，所以使用 + 号，可以得到三个 Series 对应位置的数据合计。...# 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T df_sum ? 如果想要把合计数放在数据的下方，则要稍作加工。...首先通过 reindex() 函数将 df_sum 变成与 df 具有相同的列，然后再通过 append() 方法，将合计行放在数据的后面： # 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame...'Feb','Mar','Total'], aggfunc= np.sum) 总结 Pandas可以对Excel进行基础的读写操作 Pandas可以实现对Excel各表各行各列的增删改查 Pandas可以进行表中列行筛选等

4.4K2 0

PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...将 Date 移动至第一列 >>> cols = list(new_df) >>> cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Date'))) >>> cols ['Date...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置。...>>> T = A.transpose() >>> print("矩阵转置: \n", T) 矩阵转置: [82.63999939 82.84999847 81.94000244 81.16000366...79.80000305 79.41000366] # 所有行，第3到5列 >>> print(A[:, 2:5]) # 共4列，只能取到第3和第4列 [[82.63999939 82.63999939

5.7K1 0

pandas系列11-cutstackmelt

pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含区间切分插入数据（行或列）转置索引重塑长宽表转换区间切分 Excel Excel...Python Python中通过insert方法实现：指明要插入的位置、插入后新列的列名、以及要插入的数据 df.insert(2,"score",np.random.randint(80,100,10...行列互换行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴}，再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构：表格型树形下面?...是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?

3.4K1 0

科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...转置 1）只查找60年代这组，全部列 res['60年代':'60年代'] Out： 0 1 2 60年代 1 2 3 2）查找60-70年代，全部列 res["60年代":"70年代"...= DataFrame(data) 1）行、列筛选见 8.2.5 2）头部筛选例如，取前两行 df.head(2) 3）尾部筛选例如，取后两行 df.tail(3) 8.2.7、pandas...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...和数据源为字典的DF对象很像，转 DataFrame 的格式数据除了前面提到的（8.2.2），现在又多了 CSV文件。

2.9K18 0

Python 实现Excel自动化办公《下》

上一讲我们讲到了Python 针对Excel 里面的特殊数据处理以及各种数据统计，本讲我们将引入Pandas 这个第三方库来实现数据的统计，只要一个方法就可以统计到上一讲的数据统计内容，本讲也会扩展讲讲...Pandas所涉及到的相关使用方法。...(pd1['工号'].values) #查看某一列所有的值，返回的是一维的ndarray 转置输出 #转置输出 print(pd1.T)#整个数据集的翻转展示 print(pd1[0:3].T) #前三行数据翻转展示...(100))#将为空的填充为100分 print(df.fillna({"A":222},inplace=True))#将A列为nan的值设置为222 print(df.dropna(axis="columns..."))#删除有空值的列 print(df.dropna(axis=1,how="all"))#删除掉全是空值的列 print(df.dropna(axis=0,how="all"))#删除掉全是空值的行

7712 0

pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

#生成的数据列表预定俗称最好命名成df #对df的取值 2.pd.DataFrame参数表属性详解 dtype 查看数据类型 index 查看行序列或者索引 columns 查看各列的标签 values...查看数据框内的数据，也即不含表头索引的数据 describe 查看数据每一列的极值，均值，中位数，只可用于数值型数据 transpose 转置，也可用Ｔ来操作 sort_index 排序，可按行或列index...,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列...取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]以此类推 10.df里面按行取值按行取值df.iloc[2, 1] 第3行第二个 11.df取某个区域...df.iloc[1:4, 1:4] 横坐标是,第2个到第5个,纵向是第二个到第五个 12.df取某个位置的一个值 df['横坐标名称']['纵坐标名称'] df.loc['纵坐标名称','横坐标名称'

1.5K2 0

数据导入与预处理-课程总结-01~03章

2. df.loc[] - 按index选择行 3. df.iloc[] - 按照整数位置（从轴的0到length-1）选择行 4....2.5.3 数组转置熟悉数组的转置，可以通过T属性、transpose()方法、swapaxes()方法实现数组转置操作 2.5.4 随机数生成 1. numpy的random库 python里随机数生成主要有两种方式...基本操作技巧数据查看、转置 / 添加、修改、删除值 / 对齐 / 排序 1....数据查看、转置 # 数据查看、转置 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100, columns...# .T 转置 2.

2.9K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

将pandas df列数据转置到行

相关·内容

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

不同列不同行的数据如何进行转置？

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

Pandas知识点-Series数据结构介绍

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

python转置矩阵代码_python 矩阵转置

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

Pandas操作

数据科学竞赛：递增特征构建的简单实现

PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

Numpy和pandas的使用技巧

Python pandas对excel的操作实现示例

PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

pandas系列11-cutstackmelt

科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

Python 实现Excel自动化办公《下》

pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

数据导入与预处理-课程总结-01~03章

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐