pandas.DataFrame.T
-
DataFrame.T -
Транспонировать индекс и столбцы.
Отразить DataFrame относительно главной диагонали, записав строки как столбцы и наоборот. Свойство
Tявляется аксессором к методуtranspose().Параметры: -
copy : bool, default False -
Если True, то исходные данные копируются. В противном случае (по умолчанию), если возможно, копирование не производится.
- *args, **kwargs
-
Дополнительные ключевые слова не оказывают влияния, но могут приниматься для совместимости с numpy.
Возвращает: - DataFrame
-
Транспонированный DataFrame.
См. также
-
numpy.transpose - Переставлять размерности заданного массива.
Примечания
Транспонирование DataFrame с различными типами данных приведет к гомогенному DataFrame с типом данных
object. В таком случае всегда создается копия данных.Примеры
Квадратный DataFrame с однородным типом данных
>>> d1 = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]} >>> df1 = pd.DataFrame(data=d1) >>> df1 col1 col2 0 1 3 1 2 4>>> df1_transposed = df1.T # or df1.transpose() >>> df1_transposed 0 1 col1 1 2 col2 3 4Когда тип данных в исходном DataFrame однороден, мы получаем транспонированный DataFrame с тем же типом данных:
>>> df1.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object >>> df1_transposed.dtypes 0 int64 1 int64 dtype: object
Неквадратный DataFrame с различными типами данных
>>> d2 = {'name': ['Alice', 'Bob'], ... 'score': [9.5, 8], ... 'employed': [False, True], ... 'kids': [0, 0]} >>> df2 = pd.DataFrame(data=d2) >>> df2 name score employed kids 0 Alice 9.5 False 0 1 Bob 8.0 True 0>>> df2_transposed = df2.T # or df2.transpose() >>> df2_transposed 0 1 name Alice Bob score 9.5 8 employed False True kids 0 0Когда DataFrame имеет различные типы данных, мы получаем транспонированный DataFrame с типом данных
object:>>> df2.dtypes name object score float64 employed bool kids int64 dtype: object >>> df2_transposed.dtypes 0 object 1 object dtype: object
-
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24.2/reference/api/pandas.DataFrame.T.html