Pandas Set_Index().T – 열 값을 행으로 변환
이 기사에서는 Pandas와 Python에서 제공하는 Set_index().T를 사용하여 열을 행으로 변환하고 스크립트를 배우고 가져오는 방법을 공유합니다.
Pandas를 사용하여 데이터를 조작하는 것은 많은 애플리케이션에서 사용되는 기본 기술 집합입니다. 이 문서에서는 열을 Pandas에서 제공하는 Set_index().T 행으로 변환하는 방법을 공유합니다. 이 작품이 끝나면 데이터 시각화, 애플리케이션 개발 및 기계 학습의 일부 섹션에 적용되는 기술을 배울 수 있습니다.
Pandas를 사용하여 열 값을 행으로 변환하기 위해 Set_index().T를 사용하는 성분
Python3, 팬더
목차
- 열 값을 행으로 변환해야 하는 경우
- Set_index()
- 조옮김() – .T
- Easy2Digital 주식 회사 재무 비율 데이터 API 샘플의 Set_Index().T를 사용하는 전체 Python 스크립트
열 값을 행으로 변환해야 하는 경우
데이터 응답 형식과 시각화가 기대에 맞지 않는 경우가 많습니다. 귀하의 목적은 대시보드 업데이트 또는 애플리케이션 데이터 상호 작용 개발 등일 수 있습니다. 주식 재무 비율 분석을 예로 들면 다음과 같은 샘플이 있습니다.

어떤 면에서 첫 번째 열에 있는 연도 시간 데이터 세트는 시간에 따른 추세와 데이터 변화를 나타내는 최선의 시각화 방법이 아닙니다. 반면, 연도 시간 데이터 세트를 다음과 같이 헤더로 변환하면 모양과 느낌이 더 좋고 친근하며 청중의 독서 습관에 맞습니다.
또한 Python 스크립트가 Google 시트 또는 Excel 형식 데이터 허브와 연결되는 경우 데이터 테이블의 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 데이터 범위를 지정하여 선 그래프 생성을 자동화할 수 있습니다.
Set_index()
이 Panda 메서드는 기존 열을 사용하여 DataFrame 인덱스를 설정하는 것입니다.
하나 이상의 기존 열 또는 배열(올바른 길이)을 사용하여 DataFrame 인덱스(행 레이블)를 설정합니다. 인덱스는 기존 인덱스를 대체하거나 확장할 수 있습니다.
DataFrame.set_index(keys, *, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
앞서 언급한 재무 비율 데이터를 예로 들어 보겠습니다. 우리는 연도 시간 데이터 열을 인덱스 열로 사용하고 싶습니다. 다음과 같은 코드가 있습니다.
Df = pd.Dataframe(yourdatasource).set_index('Year)
조옮김() – .T
인덱스와 컬럼을 전치하는 방법입니다. 행을 열로 작성하고 그 반대로 작성하여 주 대각선 위에 DataFrame을 반영합니다. T 속성은 transpose() 메서드에 대한 접근자입니다.
copy : bool, default False
If True, the underlying data is copied. Otherwise (default), no copy is made if possible.
*args, **kwargs
추가 키워드는 효과가 없지만 numpy와의 호환성을 위해 허용될 수 있습니다.
위에서 언급한 경우 새 인덱스를 설정한 후 이제 반드시 인덱스를 헤더로 변경해야 합니다. 다음은 코드 샘플입니다.
Df2 = Df.T
Easy2Digital 주식 회사 재무 비율 데이터 API 샘플의 Set_index.T를 사용하는 전체 Python 스크립트
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