Pandas DataFrame DataFrame.transpose() 関数
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pandas.DataFrame.transpose()の構文 -
コード例：
DataFrame.transpose() -
コード例：
DataFrame.transpose()を使用してDataFrameを同種のデータ型に転置する -
コード例：混合データ型で
DataFrameを転置するDataFrame.transpose()
Python Pandas DataFrame.transpose() 関数は、DataFrame の行を列に、列を行に変更します。言い換えれば、元の DataFrame を転置した新しい DataFrame を生成します。
pandas.DataFrame.transpose() の構文
DataFrame.transpose(*args, copy=False)
パラメータ
*args |
これらは NumPy との互換性を保つための追加のキーワード引数です。 |
copy |
これはブール値です。これは転置を取った後に DataFrame の値がコピーされるかどうかを決定します。デフォルトでは、値は False です。 |
戻り値
転置された DataFrame を返します。元の DataFrame の行は返された DataFrame の列となり、その逆も同様です。
コード例：DataFrame.transpose()
この関数は、次のいくつかのコードで実装します。
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({
'Attendance':
{0: 60,
1: 100,
2: 80,
3: 78,
4: 95},
'Name':
{0: 'Olivia',
1: 'John',
2: 'Laura',
3: 'Ben',
4: 'Kevin'},
'Obtained Marks':
{0: 90,
1: 75,
2: 82,
3: 64,
4: 45}
})
print(dataframe)
DataFrame 例は以下の通りです。
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
この関数のすべてのパラメータはオプションです。パラメータを渡さずにこの関数を実行すると、以下のような出力が得られます。
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(
{
"Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
"Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
"Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
}
)
dataframe1 = dataframe.transpose()
print(dataframe1)
出力：
0 1 2 3 4
Attendance 60 100 80 78 95
Name Olivia John Laura Ben Kevin
Obtained Marks 90 75 82 64 45
コード例：DataFrame.transpose() を使用して DataFrame を同種のデータ型に転置する
この関数の挙動は、均質なデータ型と混合データ型では異なります。ここでは一つずつ解析していきます。同種データ型の DataFrame があれば、元のデータ型と転置された Dataframe のデータ型は同じです。
均質なデータ型を持つ DataFrame は以下のようになります。
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(
{"A": {0: 6, 1: 20, 2: 80, 3: 78, 4: 95}, "B": {0: 60, 1: 50, 2: 7, 3: 67, 4: 54}}
)
print(dataframe)
DataFrame 例は以下の通りです。
A B
0 6 60
1 20 50
2 80 7
3 78 67
4 95 54
5 98 34
この DataFrame の転置を取得するには、
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(
{"A": {0: 6, 1: 20, 2: 80, 3: 78, 4: 95}, "B": {0: 60, 1: 50, 2: 7, 3: 67, 4: 54}}
)
dataframe1 = dataframe.transpose()
print(dataframe1)
出力：
0 1 2 3 4
A 6 20 80 78 95
B 60 50 7 67 54
それでは、元の DataFrame と返された DataFrame のデータ型を解析してみましょう。
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(
{"A": {0: 6, 1: 20, 2: 80, 3: 78, 4: 95}, "B": {0: 60, 1: 50, 2: 7, 3: 67, 4: 54}}
)
dataframe1 = dataframe.transpose()
print(dataframe.dtypes)
print(dataframe1.dtypes)
出力：
A int64
B int64
dtype: object
0 int64
1 int64
2 int64
3 int64
4 int64
dtype: object
元のデータフレームと転置された DataFrame のデータ型は同じであることに注意してください。
コード例：混合データ型で DataFrame を転置する DataFrame.transpose()
混合型の DataFrame がある場合、元のデータフレームと転置された Dataframe のデータ型は異なります。転置された DataFrame はオブジェクトのデータ型を持ちます。データ型が混在する DataFrame は以下のようになります。
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(
{
"Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
"Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
"Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
}
)
print(dataframe)
DataFrame 例は以下の通りです。
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
この DataFrame の転置を取得するには、以下のようにします。
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(
{
"Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
"Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
"Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
}
)
dataframe1 = dataframe.transpose()
print(dataframe1)
出力：
0 1 2 3 4
Attendance 60 100 80 78 95
Name Olivia John Laura Ben Kevin
Obtained Marks 90 75 82 64 45
それでは、元の DataFrame と返された DataFrame のデータ型を解析してみましょう。
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(
{
"Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
"Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
"Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
}
)
dataframe1 = dataframe.transpose()
print(dataframe.dtypes)
print(dataframe1.dtypes)
出力：
Attendance int64
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
0 object
1 object
2 object
3 object
4 object
dtype: object
転置された DataFrame のデータ型は object データ型であることに注意してください。