Panda DataFrame Transpose
Sintassi
DataFrame.trasponi (*args, ** kwargs)
Esempio # 01
Dato che dobbiamo utilizzare la funzione "transpone ()", dobbiamo solo sviluppare un frame di dati su cui applicheremo questa funzione. Prima di sviluppare DataFrame, dobbiamo importare i moduli di "panda", il che è essenziale per il codice "panda". Importiamo questi moduli utilizzando la parola chiave "importazione" e quindi posizioniamo "panda come PD". Ora otterremo facilmente le funzioni o i metodi di "panda" con l'aiuto di "PD".
Il "Sales_team_DF" viene quindi creato come Frame Data qui mentre utilizziamo il "PD.DataFrame ". Solo tre colonne vengono aggiunte al "Sales_team_df", che si chiamano: "venditore, regione coperta e vendite". Queste colonne contengono anche alcuni record. Quindi, inseriamo "Mark, Hayes, Foster, Judy e Graham" nella colonna "venditore". Quindi, abbiamo la colonna "regione coperta" in cui aggiungiamo "California, Delaware, Texas, Birmingham e Los Angeles". Quindi, abbiamo inserito "85%, 76%, 55%, 88%e 79%" nella colonna "Vendite".
Di seguito, posizioniamo la "print ()" in cui aggiungiamo "Sales_team_df" che renderà i dati di dati "Sales_team_df" sulla console. Ora, dobbiamo cambiare le righe di questo "Sales_team_df" in colonne o possiamo dire che dobbiamo ottenere la trasposizione di questo telaio dati. Quindi per questo, utilizziamo il metodo "transpone ()" qui.
Innanzitutto, posizioniamo "trasposto" e lo inizializziamo con il metodo "transpone ()". Quando utilizziamo questo metodo, dobbiamo menzionare il nome del dati dati e quindi utilizzare il metodo "transpone ()" con questo nome. Quando questo metodo viene applicato a DataFrame, le righe del frame dati cambieranno in colonne e il frame dati trasposto viene archiviato in "trasposto". Dopo questo, mettiamo "Transpodedf" in "Print ()", quindi renderà quando eseguirà questo codice.
Ora, premere "Shift+Enter" per eseguire questo codice. L'output verrà reso sul terminale dell'app "Spyder". Ci sono tre colonne e cinque righe in questo frame dati come mostrato e quando il metodo "transpone ()" viene applicato a questo frame dati. Quindi, le righe di questo telaio di dati vengono convertite in colonne e mostrate anche qui. Il frame dati seguente mostra che contiene cinque colonne e tre righe dopo la trasposizione.
Esempio # 02
Facciamo un altro esempio e creiamo un nuovo telaio di dati qui che è "Company_DF". In questo "Company_DF", inseriamo cinque colonne. Questi sono "Nome azienda: telefono NO, e -mail, telefono di lavoro e Facebook". I dati che inseriamo nella colonna "Nome azienda" sono "ABC Company_1, ABC Company_2 e ABC Company_3". I numeri che aggiungiamo nella colonna "NO del telefono" sono "111 123, 111 124 e 111 125". Ora, nella colonna "e -mail" inseriamo [email protected], [email protected] e [email protected].
Dopo questo, abbiamo la colonna "Work Phone" e aggiungiamo "123 111, 123 112 e 123 113". La colonna "Facebook" è accanto a questo, in cui inseriamo "ABC01, ABC02 e ABC03". Di seguito, aggiungiamo "Company_DF" alla funzione "Print ()", che fa visualizzare il frame dati "Company_DF" sulla console. Ora, dobbiamo ottenere la versione trasposta di questo frame dati in modo da utilizzare il metodo "transpone ()" in questa istanza.
La variabile "Company -Transpose" viene prima posizionata e il metodo "transpone ()" viene utilizzato per inizializzarla. Il nome del frame dati deve essere menzionato quando si utilizza questo metodo e il metodo "transpone ()" deve essere utilizzato con questo nome. Le righe del telaio di dati diventeranno colonne quando questa tecnica viene applicata ad essa e il telaio di dati trasponibile viene salvato nella variabile "Company -Transpose". Inseriamo quindi "Company -Transpose" nella funzione "Print ()" per la visualizzazione.
Questo frame dati ha cinque colonne e tre righe come visualizzato e quando viene eseguito il metodo "transpone ()" su di esso, le righe vengono trasformate in colonne e vengono visualizzate anche di seguito. Dopo la trasposizione, il frame dati seguente rivela che contiene tre campi e cinque righe.
Esempio # 03
Il frame dati che creiamo qui è "Sample_df" e aggiungiamo quattro colonne che sono "A1, A2, A3 e A4". Alcuni dati numerici vengono aggiunti a tutte queste colonne. In "A1", abbiamo aggiunto: "12, 35, 25, 76 e 15". In "A2", siamo entrati: "37, 42, 54, 83 e 55". Quindi, abbiamo "A3" e aggiungiamo: "20, 16, 81, 53 e 78" a questa colonna. Infine, abbiamo "A4", che contiene: "14, 93, 91, 52 e 36".
Ora, impostiamo anche i valori dell'indice di questo "Sample_DF" che sono "Row_1, Row_2, Row_3, Row_4 e Row_5". Questi valori dell'indice sono anche inseriti nel "Sample_DF" con l'aiuto del metodo "indice". Successivamente, troviamo la trasposizione di questo frame dati "sample_df" con l'aiuto del metodo "trasposti ()". Questo telaio di dati trasponibile viene anche salvato nella variabile "T_Result" e quindi reso con l'aiuto di "Print ()".
Qui, tutte le righe vengono convertite in colonne e visualizzate. Abbiamo mostrato l'originale e il traspone di dati in questo risultato.
Esempio # 04
Ecco "item_list" contenente "mese/anno, nome dell'articolo, quantità venduta, tariffa e importo". Entriamo "22 marzo, 22 marzo, 22 aprile, 22 maggio, 22 giugno e 22 agosto" nel "Mese/anno". Aggiungiamo i nomi degli articoli "penna, marcatore, gomma, matita, tagli e fogli" al "nome dell'articolo". Ora inseriamo la quantità di questi articoli che vengono venduti "5, 8, 6, 4, 5 e 20" nella "quantità venduta". Successivamente, aggiungiamo "150, 120, 220, 125, 90 e 50" alla "velocità". Accanto a questo, inseriamo "750, 960, 1320, 500, 450 e 100" nella "quantità". "Item_List" viene quindi convertito in dati "item_list_df".
Inoltre, questo frame dati viene visualizzato sulla console quando "item_list_df" viene aggiunto al metodo "print ()" come mostrato di seguito. Ora dobbiamo ottenere la forma trasposta di questo frame dati. Pertanto, in questo caso, utilizziamo il metodo "transpone ()". Il metodo "transpone ()" viene utilizzato per inizializzare la variabile "transpose_df". Quando si utilizza questo metodo, è necessario specificare il nome del telaio dati e il metodo "traspone ()" deve essere utilizzato con questo nome. Utilizzando questa tecnica, le righe del frame dati verranno convertite in colonne e il frame dati trasposto viene salvato nella variabile "transpone_df". Quindi, per visualizzare questo, aggiungiamo "transpone_df" alla funzione "print ()".
Quando il metodo "transpone ()" viene utilizzato su questo frame dati, le sei righe vengono convertite in sei colonne e vengono anche presentate di seguito. Questo frame dati originale è attualmente visualizzato con cinque colonne e sei righe. Il frame dati di seguito, dopo la trasposizione, indica che ha sei colonne e cinque righe.
Conclusione
Questa guida ha spiegato in dettaglio il metodo "transpone ()". Abbiamo discusso che il metodo di trasposizione viene utilizzato per la conversione delle righe del frame dati in colonne e viceversa. Abbiamo mostrato come funziona questo metodo "transpone ()" e come altera le righe del frame dati in colonne. Abbiamo eseguito il codice "panda" in questa guida e trasposto il telaio di dati e mostrato anche l'originale e il frame dati trasposto qui in questa guida. I quattro frame dati distinti sono trasposti in quattro diversi esempi qui con l'aiuto del metodo "transpone ()".