Атрибут T
Атрибут T применяется к DataFrame
и возвращает его транспонированную версию.
Это означает, что строки становятся столбцами,
а столбцы - строками. Атрибут возвращает новый
объект DataFrame, при этом исходная таблица
остаётся неизменной.
Синтаксис
df.T
Пример
Давайте транспонируем простую таблицу:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.T
print(res)
Результат выполнения кода:
0 1 2 3 4
a 1 2 3 4 5
b 10 20 30 40 50
В результате строки с индексами столбцов a и b
стали индексами строк, а номера строк (0-4)
превратились в названия столбцов.
Пример
Давайте применим T к таблице с индексами,
заданными явно. Индексы становятся частью
транспонированной структуры:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]},
index=['row1', 'row2', 'row3']
)
res = df.T
print(res)
Результат выполнения кода:
row1 row2 row3
a 1 2 3
b 4 5 6
Теперь индексы исходной таблицы (row1, row2, row3)
стали столбцами, а названия столбцов a и b
превратились в индексы строк.
Пример
Атрибут T удобно использовать для смены
ориентации данных при визуализации. Например,
можно транспонировать таблицу перед построением
графика или для удобного просмотра:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [10, 20, 30],
'b': [40, 50, 60],
'c': [70, 80, 90]
})
res = df.T
print("Исходная таблица:")
print(df)
print("\nТранспонированная таблица:")
print(res)
Результат выполнения кода:
Исходная таблица:
a b c
0 10 40 70
1 20 50 80
2 30 60 90
Транспонированная таблица:
0 1 2
a 10 20 30
b 40 50 60
c 70 80 90
