Pandas Set_Index().T – 列の値を行に変換する

Pandas を使用してデータを操作することは、非常に多くのアプリケーションで使用される一連の基本的なスキルです。この記事では、Pandas が提供する列を行 Set_index().T に変換する方法を共有します。この記事を終えると、データ視覚化、アプリケーション開発、機械学習の一部のセクションに適用されるスキルを学ぶことができます。

Pandas を使用して列値を行に変換するために Set_index().T を使用するためのコンポーネント

Python3、パンダ

目次

• 列の値を行に変換する必要がある場合
• Set_index()
• Transpose() – .T
• Easy2Digital Stock Company 財務比率データ API サンプルの Set_Index().T を使用した完全な Python スクリプト
• よくある質問

列の値を行に変換する必要がある場合

多くの場合、データ応答形式とその視覚化は期待どおりではありません。目的は、ダッシュボードの更新やアプリケーション データ インタラクションの開発などです。株式財務比率分析を例に挙げると、次のようなサンプルがあります。

ある意味、1 列目にある年時間データセットは、時間の経過に伴う傾向とデータの変化を示す最適な視覚化方法ではありません。一方、年時間データセットを次のようにヘッダーに変換すると、見た目と操作性が向上し、親しみやすく、視聴者の読書習慣にフィットします。

さらに、Python スクリプトが Google シートまたは Excel 形式のデータ ハブに接続している場合は、データ テーブルの左側から右側までデータを範囲指定することで、折れ線グラフの作成を自動化することができます。

Set_index()

この Panda メソッドは、既存の列を使用して DataFrame インデックスを設定します。

1 つ以上の既存の列または配列 (正しい長さのもの) を使用して、DataFrame インデックス (行ラベル) を設定します。インデックスは既存のインデックスを置き換えたり、既存のインデックスを拡張したりできます。

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

前述の財務比率データを例に考えてみましょう。私たちは年時間データ列をインデックス列として使用することを好みます。コードは次のとおりです。

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

Transpose() – .T

この方法は、インデックスと列を転置することです。行を列として書き込み、その逆も行うことにより、DataFrame を主対角線に反映します。プロパティ T はメソッド transpose() へのアクセサーです。

copy : bool, default False

If True, the underlying data is copied. Otherwise (default), no copy is made if possible.

*args, **kwargs

追加のキーワードは効果がありませんが、numpy との互換性のために受け入れられる可能性があります。

新しいインデックスを設定した後の上記のケースでは、ヘッダーとしてインデックスを変更する必要があります。コードサンプルは次のとおりです。

Df2 = Df.T

Easy2Digital Stock Company 財務比率データ API サンプルの Set_index.T を使用した完全な Python スクリプト

Easy2Digital 財務比率データ API、およびSet_index.T の使用の完全な Python スクリプトに興味がある場合は、 「 Pandas set Index.T、財務比率データ API 」というメッセージを追加してニュースレターを購読してください。 。スクリプトはすぐにあなたのメールボックスに送信されます。

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よくある質問:

Q1: Pandasのメイン機能は何ですか？

A: Pandasはデータ解析と操作のための高性能で簡単なツールです。

Q2: Pandasはどのようにインストールしますか？

A: Pandasはpipを使ってインストールできます。例えば、`pip install pandas`と入力します。

Q3: Pandasの最新バージョンは何ですか？

A: 最新のPandasバージョンは2021年2月時点で1.2.2です。

Q4: Pandasでデータを読み込むにはどうすればいいですか？

A: Pandasでは`read_csv()`や`read_excel()`などの関数を使用してデータを読み込むことができます。

Q5: Pandasでデータを表示するにはどうすればいいですか？

A: Pandasのデータフレームは`print()`関数を使って表示することができます。

Q6: Pandasで欠損値を処理するにはどうすればいいですか？

A: Pandasでは`dropna()`や`fillna()`などの関数を使用して欠損値を処理することができます。

Q7: Pandasでデータをフィルタリングするにはどうすればいいですか？

A: Pandasでは`df[df[‘column_name’] > value]`のような条件を指定してデータをフィルタリングすることができます。

Q8: Pandasでデータをソートするにはどうすればいいですか？

A: Pandasでは`sort_values()`関数を使用してデータをソートすることができます。

Q9: Pandasでデータを集計するにはどうすればいいですか？

A: Pandasでは`groupby()`や`agg()`などの関数を使用してデータを集計することができます。

Q10: Pandasで新しい列を追加するにはどうすればいいですか？

A: Pandasでは`df[‘new_column’] = values`のようにして新しい列を追加することができます。