pandas 0.23 - DataFrame.transpose()

pandas.DataFrame.transpose




pandas

pandas.DataFrame.transpose

DataFrame.transpose(*args, **kwargs) [source]

सूचकांक और कॉलम को स्थानांतरित करें।

कॉलम और इसके विपरीत पंक्तियों को लिखकर इसके मुख्य विकर्ण पर DataFrame को प्रतिबिंबित करें। संपत्ति T , विधि transpose() लिए एक सहायक है।

पैरामीटर:

कॉपी : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि सही है, तो अंतर्निहित डेटा की प्रतिलिपि बनाई गई है। अन्यथा (डिफ़ॉल्ट), यदि संभव हो तो कोई प्रतिलिपि नहीं बनाई गई है।

* आर्ग्स, ** क्वार्ग्स

अतिरिक्त कीवर्ड का कोई प्रभाव नहीं होता है, लेकिन सुपीरियर के साथ संगतता के लिए स्वीकार किया जा सकता है।

यह दिखाता है:

डेटा ढांचा

ट्रांसफ़ेक्ट DataFrame।

यह भी देखें

numpy.transpose
किसी दिए गए सरणी के आयामों की अनुमति दें।

टिप्पणियाँ

डेटाफ़्रेम को मिश्रित dtypes के साथ ट्रांसप्लांट करने से object dtype के साथ एक समरूप डेटाफ़्रेम प्राप्त होगा। ऐसे मामले में, डेटा की एक प्रतिलिपि हमेशा बनाई जाती है।

उदाहरण

सजातीय dtype के साथ स्क्वायर डेटाफ़्रेम

>>> 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

जब dtype मूल DataFrame में समरूप हो जाता है, तो हमें उसी dtype के साथ एक ट्रांसपोज़्ड DataFrame मिलता है:

>>> df1.dtypes
col1    int64
col2    int64
dtype: object
>>> df1_transposed.dtypes
0    int64
1    int64
dtype: object

गैर-वर्ग DataFrame मिश्रित dtypes के साथ

>>> 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

जब DataFrame ने dtypes मिलाया है, तो हमें object dtype के साथ एक Transposed DataFrame मिलता है:

>>> df2.dtypes
name         object
score       float64
employed       bool
kids          int64
dtype: object
>>> df2_transposed.dtypes
0    object
1    object
dtype: object