इनपुट -
मान लें कि आपके पास डेटाफ़्रेम है, और अनुक्रमणिका और स्तंभों के स्थानान्तरण का परिणाम है,
Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
समाधान 1
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डेटाफ़्रेम परिभाषित करें
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द्वि-आयामी सूची डेटा में प्रत्येक तत्व को पुनरावृत्त करने के लिए नेस्टेड सूची समझ सेट करें और इसे परिणाम में संग्रहीत करें।
result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0]))
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परिणाम को डेटाफ़्रेम में बदलें,
df2 = pd.DataFrame(result)
उदाहरण
आइए बेहतर ढंग से समझने के लिए पूरा कार्यान्वयन देखें -
import pandas as pd
data = [[1,2,3],[4,5,6]]
df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame is\n", df)
result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0]))]
df2 = pd.DataFrame(result)
print("Transposed DataFrame is\n", df2) आउटपुट
Original DataFrame is 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
समाधान 2
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डेटाफ़्रेम परिभाषित करें
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डेटाफ़्रेम में ट्रांसपोज़ विधि या तो df.T या df.transpose() लागू करें।
df.transpose() # or df.T
उदाहरण
आइए बेहतर ढंग से समझने के लिए पूरा कार्यान्वयन देखें -
import pandas as pd
data = [[1,2,3],[4,5,6]]
df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame is\n", df)
print("Transposed DataFrame is\n", df.transpose()) आउटपुट
Original DataFrame is 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
समाधान 3
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डेटाफ़्रेम परिभाषित करें
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ज़िप विधि टुपल्स का एक पुनरावर्तक लौटाती है। * का उपयोग करके द्वि-आयामी सूची में अनज़िप करने के लिए आवेदन करें और इसे ज़िप करें। इसे नीचे परिभाषित किया गया है,
result = zip(*data)
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परिणाम को डेटाफ़्रेम में बदलें,
df2 = pd.DataFrame(result)
उदाहरण
आइए बेहतर ढंग से समझने के लिए पूरा कार्यान्वयन देखें -
import pandas as pd
data = [[1,2,3],[4,5,6]]
df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame is\n", df)
result = zip(*data)
df2 = pd.DataFrame(result)
print("Transposed DataFrame is\n", df2) आउटपुट
Original DataFrame is 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6