python 转置dataframe 多行转列

暮雨听轩

已于 2023-08-01 13:48:17 修改

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文章标签： python

于 2023-07-26 11:04:13 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013817846/article/details/131934740

该文章介绍了一种数据处理方法，通过将DataFrame的身份证、手机号和serial_number列设置为索引，然后使用stack和unstack函数进行数据重塑，将数据从宽格式转换为长格式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

如上图转置为下图：

index_cols = ['身份证','手机号','serial_number']

dfT = df_last.set_index(index_cols).stack().unstack([0,1,2,])

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DataFrame中pivot如何实现行转列的问题 Python

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在处理数据分析和数据转换时，经常会遇到将行数据转换为列数据的需求。pivot方法可以基于一个或多个列将DataFrame重新排列，将行索引转换为列索引，并将列中的数据填充到新的列中。我们的目标是将地区作为列索引，产品名称作为行索引，并将销售额填充到相应的位置上。index参数指定要作为行索引的列，columns参数指定要作为列索引的列，values参数指定要填充到新列中的数据。可以看到，原始的DataFrame中的地区列被转换为了新的列索引，产品名称列成为了新的行索引，而销售额数据被填充到了相应的位置上。

python.pandas.DataFrame行转列

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我们这里行转列使用的是stack方法和unstack方法。 stack：将列转为行。 unstack:将行转为列。（默认操作为最内层，可用分层级别的编号或名称对其他级别进行unstack） data = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)), index = pd.Index(['a','b'], ...

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pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

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示例：有如下表需要进行行转列：代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning，因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy import create_engine import sys if sys.version_inf

python处理表格dataframe-如何实现行转列和列转行？

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python dataframe实现行转列

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在数据库里我们很容易实现行转列，但是有一个局限性就是列名一定要固定，否则就无法实现，但是在dataframe里有对应的函数可以很容易实现。样例数据： pubdate media cnt 2021-04-01 APP 2109 2021-04-01 微信 1297 2021-04-01 微博 1479 2021-04-02 APP 2719 2021-04-02 微信 1040 2021-04-02 微博 ...

DataFrame列转行/行转列

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Python中使用pandas库中的melt或pivot函数来实现列转行或行转列的操作。

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sql里经常会遇到行转列or列转行，如果数据框为{“A”,[1,2])}，需要行转列为{(“A”,1),(“B”,2)}。话不多说，直接看代码。 import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象，调用.builder类 # .appName("testapp")方法给应用程序一个名字；.getOrCreate()方法创建或着获取一个已经创建的SparkSession spar

python中dataframe怎么按某一行的值进行排序