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Python Pandasで列を行に変換します

次のPython pandasデータフレームがあります。

     fruits | numFruits
---------------------
0  | apples |   10
1  | grapes |   20
2  |  figs  |   15

が欲しいです：

                 apples | grapes | figs
-----------------------------------------
Market 1 Order |    10  |   20   |  15

私はpivot（）、pivot_table（）、Transpose、unstack（）を見ましたが、どれも私にこれを与えてくれないようです。 Pandas newbieなので、すべてのヘルプに感謝します。

pythonpandasdataframetranspose
23
Reise45

set_index が必要です T による転置：

print (df.set_index('fruits').T)
fruits     apples  grapes  figs
numFruits      10      20    15

列の名前を変更する必要がある場合、少し複雑です。

print (df.rename(columns={'numFruits':'Market 1 Order'})
         .set_index('fruits')
         .rename_axis(None).T)
                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

別のより高速なソリューションは numpy.ndarray.reshape を使用することです：

print (pd.DataFrame(df.numFruits.values.reshape(1,-1), 
                    index=['Market 1 Order'], 
                    columns=df.fruits.values))

                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

タイミング：

#[30000 rows x 2 columns] 
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)    
print (df)


In [55]: %timeit (pd.DataFrame([df.numFruits.values], ['Market 1 Order'], df.fruits.values))
1 loop, best of 3: 2.4 s per loop

In [56]: %timeit (pd.DataFrame(df.numFruits.values.reshape(1,-1), index=['Market 1 Order'], columns=df.fruits.values))
The slowest run took 5.64 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops, best of 3: 424 µs per loop

In [57]: %timeit (df.rename(columns={'numFruits':'Market 1 Order'}).set_index('fruits').rename_axis(None).T)
100 loops, best of 3: 1.94 ms per loop
23
jezrael
pd.DataFrame([df.numFruits.values], ['Market 1 Order'], df.fruits.values)

                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

この概念のjezraelの拡張を参照してください。df.numFruits.values.reshape(1, -1)はより効率的です。

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piRSquared

次のようにpandasのトランスポーズAPIを使用できます。

df.transpose()

Dfをpandasデータフレームとして考慮する

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Akash Desarda