इनपुट -
मान लीजिए आपके पास एक DataFrame है, और इंडेक्स और कॉलम के ट्रांसपोज़ का परिणाम है:
Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
समाधान 1
एक DataFrame परिभाषित करें
दो-आयामी सूची डेटा में प्रत्येक तत्व पर पुनरावृति करने के लिए नेस्टेड सूची समझ सेट करें और इसे result में संग्रहीत करें
result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0]))]
परिणाम को DataFrame में बदलें
df2 = pd.DataFrame(result)
उदाहरण
बेहतर समझ 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
एक DataFrame परिभाषित करें
DataFrame पर ट्रांसपोज़ विधि df.T या df.transpose() लागू करें
df.transpose() # or df.T
उदाहरण
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
एक DataFrame परिभाषित करें
Zip विधि टुपल्स का एक इटरेटर लौटाती है। * और zip का उपयोग करके दो-आयामी सूची को अनज़िप करें
result = zip(*data)
परिणाम को DataFrame में बदलें
df2 = pd.DataFrame(result)
उदाहरण
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
