Перестановка фреймов данных: замена столбцов и строк - Fcodenotes

Манипулирование данными — важнейший аспект анализа данных, который часто включает в себя реструктуризацию и реорганизацию данных в соответствии с конкретными требованиями. В этой статье мы рассмотрим различные методы замены столбцов и строк в DataFrame с использованием Python. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы помочь вам понять и эффективно их реализовать.

Методы замены столбцов и строк:

Метод 1: использование функции transpose()
Функция transpose()в pandas может использоваться для замены столбцов и строк в DataFrame. Он переворачивает DataFrame по диагонали, эффективно меняя местами строки и столбцы.

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# Swap columns and rows using transpose()
df_swapped = df.transpose()
# Print the swapped DataFrame
print(df_swapped)

Метод 2. Использование атрибута T.
Атрибут Tв pandas также можно использовать для транспонирования DataFrame, эффективно меняя местами столбцы и строки.

Метод 2. >

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# Swap columns and rows using the T attribute
df_swapped = df.T
# Print the swapped DataFrame
print(df_swapped)

Метод 3: использование функции pivot
Функция pivot()в pandas может использоваться для поворота DataFrame, позволяя менять местами столбцы и строки в зависимости от конкретных критерии.

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
                   'Subject': ['Math', 'Science', 'English'],
                   'Score': [90, 85, 95]})
# Swap columns and rows using pivot()
df_swapped = df.pivot(index='Subject', columns='Name', values='Score')
# Print the swapped DataFrame
print(df_swapped)

Метод 4. Использование функций stack()и unstack().
Функции stack()и unstack()можно используется вместе для замены столбцов и строк в DataFrame. Функция stack()сворачивает DataFrame в один столбец, а функция unstack()разворачивает его в новый DataFrame с поменянными местами столбцами и строками.

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# Swap columns and rows using stack() and unstack()
df_swapped = df.stack().unstack()
# Print the swapped DataFrame
print(df_swapped)