pandas.DataFrame.T属性用于对数据框的索引和列进行转置。该属性T与方法transpose()有一定的关系。该属性的主要功能是通过将行作为列，反之亦然来创建数据框在主对角线上的反射。
语法: DataFrame.T
参数:copy: 如果为真，则复制基础数据，否则（默认）。*args, **kwargs:附加关键词
返回：转置的数据框架
示例 1:
有时我们需要对数据框进行转置，以便更准确地研究它。在这种情况下，pandas.DataFrame.T属性就发挥了重要作用。
# Importing pandas moduleimport pandas as pd # Creating a dictionarydit = {'August': [10, 25, 34, 4.85, 71.2, 1.1], 'September': [4.8, 54, 68, 9.25, 58, 0.9], 'October': [78, 5.8, 8.52, 12, 1.6, 11], 'November': [100, 5.8, 50, 8.9, 77, 10]} # Converting it to data framedf = pd.DataFrame(data=dit) # Original DataFramedf输出:
转移数据框架。
# Transposing the data frame # using dataframe.T propertydf_trans = df.T print("Transposed Data frame :")df_trans输出:
在上面的例子中，我们对具有数字值/内容的数据框’df’进行转置。
示例 2:
# Import pandas libraryimport pandas as pd # initialize list of listsdata = [['Harvey.', 10.5, 45.25, 95.2], ['Carson', 15.2, 54.85, 50.8], ['juli', 14.9, 87.21, 60.4], ['Ricky', 20.3, 45.23, 99.5], ['Gregory', 21.1, 77.25, 90.9], ['Jessie', 16.4, 95.21, 10.85]] # Create the pandas DataFramedf = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Percentage', 'Accuracy'], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) # print dataframe.df输出:
转移数据框架。
# Transposing the data frame # using dataframe.T propertydf_trans = df.T print("Transposed Data frame :")df_trans输出:
在上面的例子中，我们对数据类型混杂的数据框’df’进行转置。