Python Dataframe 转置 - 了解 Pandas 中 DataFrame 转置的用法

数据分析是现代业务中的一个关键课题。当您在数据分析中使用 Pandas 时，往往会遇到需要转置 DataFrame 的情况。本文中，我们将介绍如何使用 Python 的 Pandas 库中的 DataFrame 转置来实现数据集的重构，以及这个功能在数据分析中的用处和优势。

什么是 Python Dataframe 转置？

在 Pandas 数据库中，转置是一种操作，其目的是重新整理数据集的结构，将行与列进行交换。使用 Pandas 中的 ‘T’ 或 transpose() 函数，您可以将 DataFrame 沿着中心对称轴进行转置。例如，一个 3x2 的 DataFrame 可以转变为 2x3 的 DataFrame。

如何使用 Python Dataframe 转置？

让我们先看看如何使用 transpose() 函数来转置 DataFrame。该函数接收两个参数，即 ‘index’ 和 ‘columns’，分别对应原 DataFrame 中的行和列，它们将被转置并成为新 DataFrame 中的新列和新行。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'姓名':['小明', '小红', '小白'], '语文':[88, 92, 95], '数学':[90, 94, 86]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 transpose() 函数转置 DataFrame
dfT = df.transpose()

print("转置前：")
print(df)

print("转置后：")
print(dfT)

转置前 DataFrame：

	姓名	语文	数学
0	小明	88	90
1	小红	92	94
2	小白	95	86

转置后 DataFrame：

	0	1	2
姓名	小明	小红	小白
语文	88	92	95
数学	90	94	86

另一种转置 DataFrame 的方式是使用 T 属性，它与 transpose() 函数的作用相同。

# 使用 T 属性转置 DataFrame
dfT = df.T

print("转置前：")
print(df)

print("转置后：")
print(dfT)

转置前 DataFrame：

	姓名	语文	数学
0	小明	88	90
1	小红	92	94
2	小白	95	86

转置后 DataFrame：

	0	1	2
姓名	小明	小红	小白
语文	88	92	95
数学	90	94	86

Python Dataframe 转置的优势

使用 Python Dataframe 转置来重构数据集有一些优势和好处。以下是其中的一些：

1. 数据透视

当您想要做一些聚合分析时，可以将数据集转换为纵向格式，以便在进行一些常规的数据聚合操作时使用。

# 创建一个 DataFrame
data = {'销售员':['小明', '小红', '小白'], '产品':['水杯', '笔记本', '手机'],
        '1月销售量':[88, 92, 95], '2月销售量':[90, 94, 86]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据透视为纵向格式
dfT = df.set_index(['销售员', '产品']).stack().unstack(1)

print("透视前：")
print(df)

print("透视后：")
print(dfT)

透视前 DataFrame：

	销售员	产品	1月销售量	2月销售量
0	小明	水杯	88	90
1	小红	笔记本	92	94
2	小白	手机	95	86

透视后 DataFrame：

产品	水杯	笔记本	手机
销售员
小明	88	None	None
小红	None	92	None
小白	None	None	95

2. 更高效的数据检索

将 DataFrame 转置后，您可以根据某一列的关键字更轻松地查找和检索相关的数据。

# 创建一个 DataFrame
data = {'姓名':['小明', '小红', '小白'], '语文':[88, 92, 95], '数学':[90, 94, 86]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在转置后的 DataFrame 中检索特定的分数
score = int(input("请输入分数："))
math = dfT['数学']
names = list(math[math == score].index)

print("得分为 %d 的学生有：" % score)
for name in names:
    print(name)

转置前 DataFrame：

	姓名	语文	数学
0	小明	88	90
1	小红	92	94
2	小白	95	86

转置后 DataFrame：

	0	1	2
姓名	小明	小红	小白
语文	88	92	95
数学	90	94	86

您可以在转置后的 DataFrame 中查找特定得分的学生，而不是通过在原始 DataFrame 上进行多次过滤操作。

结论

Python Dataframe 转置是数据分析中常用的操作，它可以帮助您更好地组织和重构数据集。您可以使用 Pandas 中的 transpose() 函数或 T 属性来转置 DataFrame，以实现数据透视和更高效的数据检索操作。在处理数据分析中的复杂问题时，使用转置可以帮助您更轻松地完成数据分析工作。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

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