轉置 DataFrame 進行透視
透視 DataFrame 是指轉置其行和列以實現資料的不同表示。在 Pandas 中,可以採用透視方法來實現此目的。
考慮以下 DataFrame:
Indicator Country Year Value 1 Angola 2005 6 2 Angola 2005 13 3 Angola 2005 10 4 Angola 2005 11 5 Angola 2005 5 1 Angola 2006 3 2 Angola 2006 2 3 Angola 2006 7 4 Angola 2006 3 5 Angola 2006 6
要對此 DataFrame 進行透視以將指標值作為新列:
out = df.pivot(columns = 'Country', 'Year', 'Indicator', values = 'Value') print(out)
這會導致:
Indicator 1 2 3 4 5 Country Year Angola 2005 6 13 10 11 5 2006 3 2 7 3 6
恢復為未旋轉狀態格式:
print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())
這會產生:
Country Year 1 2 3 4 5 0 Angola 2005 6 13 10 11 5 1 Angola 2006 3 2 7 3 6
使用.pivot_table
如果存在重複的標籤組合,則可以使用pivot_table。它預設計算平均值:
out = df.pivot_table( index=['Country', 'Year'], columns='Indicator', values='Value') print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())
結果:
Country Year 1 2 3 4 5 0 Angola 2005 6.0 13.0 10.0 11.0 5.0 1 Angola 2006 3.0 2.0 7.0 3.0 6.0
有關更多信息,請參閱有關重塑和數據透視表的 Pandas 用戶指南。
以上是如何轉置 DataFrame 以在 Pandas 中旋轉其行和列?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

pythonisehybridmodeLofCompilation和interpretation:1)thepythoninterpretercompilesourcecececodeintoplatform- interpententbybytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecutecutestestestestestesthisbytecode,ballancingEaseofuseEfuseWithPerformance。

是的,YouCanconCatenatElistsusingAloopInpyThon.1)使用eparateLoopsForeachListToAppendIteMstoaresultList.2)useanestedlooptoiterateOverMultipliplipliplipliplipliplipliplipliplipliplistforamoreConciseApprace.3)

ThemostefficientmethodsforconcatenatinglistsinPythonare:1)theextend()methodforin-placemodification,2)itertools.chain()formemoryefficiencywithlargedatasets.Theextend()methodmodifiestheoriginallist,makingitmemory-efficientbutrequirescautionifpreserving

pythonboopsincludeforandwhileloops,with forloopsidealforequencessand and whileloopsforcondition repetition.bestpracticesinvolve:1)使用listComprehensionsforshensionsforsimpletranspletransformations,2)obseringEnumerateForIndex-valuepairs,3)optingftingftingfortermornemoremoremoremore

Python不是嚴格的逐行執行,而是基於解釋器的機制進行優化和條件執行。解釋器將代碼轉換為字節碼,由PVM執行,可能會預編譯常量表達式或優化循環。理解這些機制有助於優化代碼和提高效率。

可以使用多種方法在Python中連接兩個列表:1.使用 操作符,簡單但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但會修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可讀性;4.使用itertools.chain函數,內存效率高但需額外導入;5.使用列表解析,優雅但可能過於復雜。選擇方法應根據代碼上下文和需求。

有多種方法可以合併Python列表:1.使用 操作符,簡單但對大列表不內存高效;2.使用extend方法,內存高效但會修改原列表;3.使用itertools.chain,適用於大數據集;4.使用*操作符,一行代碼合併小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,適用於大數據集和性能要求高的場景;6.使用append方法,適用於小列表但效率低。選擇方法時需考慮列表大小和應用場景。


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