Pandas Set_Index().T – 将列值转换为行

Louis Lu

1 年前

使用 Pandas 操作数据是许多应用程序中使用的一组基本技能。本文分享Pandas给出的如何将列转换为行Set_index().T。在本文结束时，您可以学习应用于数据可视化、应用程序开发和机器学习的某些部分的技能

使用 Set_index().T 使用 Pandas 将列值转换为行的成分

Python3、熊猫

通常，数据响应格式及其可视化并不完全符合您的期望。您的目的可能是更新仪表板或开发应用程序数据交互等。以股票财务比率分析为例，示例如下：

在某种程度上，位于第一列的年份时间数据集并不是呈现随时间变化的趋势和数据变化的最佳可视化方式。另一方面，如果按如下方式将年份时间数据集转换为表头，则观感更好，更友好，更符合观众的阅读习惯。

此外，如果Python脚本与Google Sheet或Excel格式的数据中心连接，它可以帮助您通过将数据从数据表的左侧到右侧排列来自动创建折线图。

这个 Panda 方法是使用现有列设置 DataFrame 索引。

使用一个或多个现有列或数组（长度正确）设置 DataFrame 索引（行标签）。该索引可以替换现有索引或对其进行扩展。

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

以前面提到的财务比率数据为例。我们喜欢使用年份时间数据列作为索引列。代码如下：

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

该方法是对索引和列进行转置。它通过将行写成列来反映 DataFrame 的主对角线，反之亦然。属性 T 是方法 transpose() 的访问器。

copy : bool, default False

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

*args, **kwargs

其他关键字没有效果，但可能会被接受以与 numpy 兼容。

对于上面提到的设置新索引后的情况，现在我们有必要将索引更改为标头。代码示例如下：

Df2 = Df.T

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