Python | Pandas DataFrame.transponer

Pandas DataFrame es una estructura de datos tabulares potencialmente heterogénea, de tamaño mutable, bidimensional con ejes etiquetados (filas y columnas). Las operaciones aritméticas se alinean en las etiquetas de fila y columna. Se puede considerar como un contenedor similar a un dictado para objetos Series. Esta es la estructura de datos principal de Pandas.

La función Pandas DataFrame.transpose()transpone el índice y las columnas del marco de datos. Refleja el DataFrame sobre su diagonal principal escribiendo filas como columnas y viceversa.

Sintaxis: DataFrame.transpose(*args, **kwargs)

Parámetro:
copiar: si es verdadero, se copian los datos subyacentes. De lo contrario (predeterminado), no se realiza ninguna copia si es posible.
*args, **kwargs: las palabras clave adicionales no tienen efecto, pero pueden aceptarse por compatibilidad con numpy.

Devoluciones: el marco de datos transpuesto

Ejemplo n. ° 1: use DataFrame.transpose()la función para encontrar la transposición del marco de datos dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Create the index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H')
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Producción :

Ahora usaremos DataFrame.transpose()la función para encontrar la transposición del marco de datos dado.

# return the transpose
result = df.transpose()
  
# Print the result
print(result)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la DataFrame.transpose()función ha devuelto con éxito la transposición del marco de datos dado.
 
Ejemplo #2: Use DataFrame.transpose()la función para encontrar la transposición del marco de datos dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Producción :

Ahora usaremos DataFrame.transpose()la función para encontrar la transposición del marco de datos dado.

# return the transpose
result = df.transpose()
  
# Print the result
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, la DataFrame.transpose()función ha devuelto con éxito la transposición del marco de datos dado.