pandas 数据转置 df.T

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数据的转置是指对数据的行列进行互换，行转列和列转行，在这个过程中数据的形状进行了变化，数据逻辑也发生了变化。pandas 提供了非常便捷的 df.T 操作进行转置。

理解数据转置

在数据处理分析过程中，为了充分利用行列的关系表达，我们需要对原数据的行列进行互换。转置的过程其实是沿着左上与右下形成对角线进行翻转。

pandas-transpose

转置 df.T

df.T 属性是 df.transpose() 方法的别名、简写方法，今后我们只要记住 .T 就好啦。

d1 = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)
df1
'''
   col1  col2
0     1     3
1     2     4
'''

df1_transposed = df1.T # or df1.transpose()
df1_transposed
'''
      0  1
col1  1  2
col2  3  4
'''

类型变化

如果 Dataframe 中数据类型相同，那么转置后类型不变：

df1.dtypes
'''
col1    int64
col2    int64
dtype: object
'''

df1_transposed.dtypes
'''
0    int64
1    int64
dtype: object
'''

如果有多种类型，则为 object：

d2 = {'name': ['Alice', 'Bob'],
      'score': [9.5, 8],
      'employed': [False, True],
      'kids': [0, 0]}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)
df2
'''
    name  score  employed  kids
0  Alice    9.5     False     0
1    Bob    8.0      True     0
'''
df2_transposed = df2.T # or df2.transpose()
df2_transposed
'''
              0     1
name      Alice   Bob
score       9.5     8
employed  False  True
kids          0     0
'''

查看类型：

df2.dtypes

'''name         object
score       float64
employed       bool
kids          int64
dtype: object
'''
df2_transposed.dtypes
'''
0    object
1    object
dtype: object
'''

Series 转置

Series 也支持转置，不过它返回的是它自己，没有变化。

轴交换 swapaxes

Pandas 提供了一个 DataFrame.swapaxes(axis1, axis2, copy=True) 用来做轴（行列）交换。如果行列交换就相当于 df.T。

df.swapaxes("index", "columns") # 行列交换，相当于 df.T
df.swapaxes("columns", "index") # 同上
df.swapaxes("index", "columns", copy=True) # 使生效
df.swapaxes("columns", "columns") # 无变化
df.swapaxes("index", "index") # 无变化