blog details
author


blog detail

Usar Pandas para manipular los datos es un conjunto de habilidades fundamentales que se utilizan en muchas aplicaciones. Este artículo comparte cómo convertir una columna en una fila Set_index().T proporcionado por Pandas. Al final de este artículo, podrá aprender habilidades aplicadas a la visualización de datos, el desarrollo de aplicaciones y algunas secciones del aprendizaje automático.

Ingrediente para usar Set_index().T para convertir un valor de columna en una fila usando Pandas

Python3, pandas

Tabla de contenido

Cuando necesitamos convertir un valor de columna en una fila

A menudo, el formato de respuesta de los datos y su visualización no se ajustan a sus expectativas. Su propósito podría ser actualizar el panel o desarrollar la interacción de datos de aplicaciones, etc. Tomemos como ejemplo el análisis del índice financiero de acciones, aquí hay un ejemplo de la siguiente manera:

blog detail

En cierto modo, el conjunto de datos anuales que se encuentra en la primera columna no es la mejor forma de visualización para presentar la tendencia y los cambios de datos a lo largo del tiempo. Por otro lado, si el conjunto de datos del año y la hora se convierte en el encabezado de la siguiente manera, la apariencia es mejor, amig. able y se adapta al hábito de lectura de la audiencia.

blog detail

Además, si la secuencia de comandos de Python se conecta con una hoja de Google o un centro de datos en formato Excel, puede facilitarle la automatización de la creación del gráfico de líneas al clasificar los datos desde el lado izquierdo al derecho de la tabla de datos.

establecer_índice()

Este método de Panda consiste en establecer el índice del DataFrame utilizando columnas existentes.

Establezca el índice del DataFrame (etiquetas de fila) utilizando una o más columnas o matrices existentes (de la longitud correcta). El índice puede reemplazar el índice existente o ampliarlo.

DataFrame.set_index(keys, *, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

Tomemos como ejemplo los datos de ratios financieros mencionados anteriormente. Nos gusta utilizar la columna de datos del año como columna de índice. Aquí está el código de la siguiente manera:

Df = pd.Dataframe(yourdatasource).set_index('Year)

Transponer() – .T

Este método consiste en transponer índices y columnas. Refleja el DataFrame sobre su diagonal principal escribiendo filas como columnas y viceversa. La propiedad T es un acceso al método transpose().

copy : bool, default False
If True, the underlying data is copied. Otherwise (default), no copy is made if possible.
*args, **kwargs

Las palabras clave adicionales no tienen ningún efecto, pero pueden aceptarse por compatibilidad con numpy.

Para el caso mencionado anteriormente después de haber configurado el nuevo índice, ahora necesariamente cambiamos el índice como encabezado. Aquí está el ejemplo de código de la siguiente manera:

Df2 = Df. .T

Script completo de Python utilizando Set_index.T de la muestra de API de datos de índice financiero de Easy2Digital Stock Company

Si está interesado en la API de datos de ratios financieros de Easy2Digital y en el script Python completo de Uso de Set_index.T ,suscríbase a nuestro boletín agregando el mensaje " Pandas set index.T, API de datos de índice financiero ". Le enviaremos el script inmediatamente a su buzón de correo.

Espero que disfrutes leyendo Pandas Set_Index() y Transpose(): convierte un valor de columna en una fila usando Pandas y Python. Si lo hizo, apóyanos haciendo una de las cosas que se enumeran a continuación, porque siempre ayuda a nuestro canal.

Comparte esta publicación

No hay comentarios por el momento...

shape shape

¡Suscríbete a nuestro boletín!

Obtenga actualizaciones y ofertas de contenido exclusivo de estilo automático

Tutoriales relacionados

Automatic Data Processing, Inc. (ADP)

Interviewing Best Practices

In this course, you'll learn how to streamline and improve your interviewing process and compare the strengths and weaknesses of traditional, situatio

IBM & LearnQuest

IBM COBOL Basic Testing and Debugging

In this course, you will describe common errors associated with working with COBOL. You will list file status codes. You will also describe the proces

LearnQuest

Java as a Second Language

The Java as a Second Language Specialization is designed for programmers who want to learn Java. You'll learn Java object orientation, create Java web

The State University of New York

Digital Manufacturing & Design Technology

The State University of New York Digital Manufacturing & Design Technology Specialization will provide a foundation in how digital advances are changi

IBM & LearnQuest

IBM Mainframe Developer

Master the basics of COBOL programming with this professional certificate from IBM & LearnQuest. No prior programming experience required.