Pandas DataFrame DataFrame.transpose() 함수

  1. pandas.DataFrame.transpose()구문
  2. 예제 코드: DataFrame.transpose()
  3. 예제 코드: DataFrame.transpose()를 동종 데이터 유형으로DataFrame 전치
  4. 예제 코드: DataFrame.transpose()를 혼합 데이터 유형으로DataFrame 전치

Python Pandas DataFrame.transpose() 함수는DataFrame의 행을 다음과 같이 변경합니다. 열, 열에서 행으로. 즉, 원본 DataFrame의 전치 인 새로운 DataFrame을 생성합니다.

pandas.DataFrame.transpose()구문

DataFrame.transpose(*args,
                    copy= False) 

매개 변수

*args numpy와의 호환성을위한 추가 키워드 인수입니다.
copy 부울 값입니다. 트랜스 포즈를 수행 한 후DataFrame의 값을 복사할지 여부를 결정합니다. 기본적으로 값은 False입니다.

반환

전치 된DataFrame을 반환합니다. 원래DataFrame의 행은 반환 된DataFrame의 열이며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

예제 코드: DataFrame.transpose()

다음 몇 가지 코드에서이 기능을 구현할 것입니다.

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)

DataFrame의 예는 다음과 같습니다.

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45

이 함수의 모든 매개 변수는 선택 사항입니다. 매개 변수를 전달하지 않고이 함수를 실행하면 다음 출력이 생성됩니다.

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)

산출:

                     0     1      2    3      4
Attendance          60   100     80   78     95
Name            Olivia  John  Laura  Ben  Kevin
Obtained Marks      90    75     82   64     45

예제 코드: DataFrame.transpose()를 동종 데이터 유형으로DataFrame 전치

이 함수의 동작은 동종 및 혼합 데이터 유형에 따라 다릅니다. 우리는 그것을 하나씩 분석 할 것입니다. 동종 유형의 DataFrame이있는 경우 원본 데이터 유형과 전치 된 Dataframes의 데이터 유형은 동일합니다.

동종 데이터 유형의DataFrame은 다음과 같습니다.

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)

우리의 DataFrame

    A   B
0   6  60
1  20  50
2  80   7
3  78  67
4  95  54
5  98  34

DataFrame의 전치를 얻으려면

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)

산출:

    0   1   2   3   4
A   6  20  80  78  95
B  60  50   7  67  54

이제 원본DataFrame과 반환 된DataFrame의 데이터 유형을 분석해 보겠습니다.

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)

산출:

A    int64
B    int64
dtype: object
0    int64
1    int64
2    int64
3    int64
4    int64
dtype: object

원본과 전치 된 DataFrames의 데이터 유형은 동일합니다.

예제 코드: DataFrame.transpose()를 혼합 데이터 유형으로DataFrame 전치

혼합형 DataFrame이있는 경우 원본과 전치 된 Dataframes의 데이터 유형이 다릅니다. 전치 된DataFrame에는 객체 데이터 유형이 있습니다. 데이터 유형이 혼합 된DataFrame은 다음과 같습니다.

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)

우리의DataFrame

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45

DataFrame의 전치를 얻으려면

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)

산출:

                     0     1      2    3      4
Attendance          60   100     80   78     95
Name            Olivia  John  Laura  Ben  Kevin
Obtained Marks      90    75     82   64     45

이제 원본DataFrame과 반환 된DataFrame의 데이터 유형을 분석해 보겠습니다.

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)

산출:

Attendance         int64
Name              object
Obtained Marks     int64
dtype: object
0    object
1    object
2    object
3    object
4    object
dtype: object

전치 된DataFrame의 데이터 유형은object 데이터 유형입니다.

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  • Pandas DataFrame DataFrame.append() 함수