Pandas.DataFrame行和列如何转置

本篇内容主要讲解“Pandas.DataFrame行和列如何转置”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Pandas.DataFrame行和列如何转置”吧!

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。

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