亚洲综合原千岁中文字幕_国产精品99久久久久久久vr_无码人妻aⅴ一区二区三区浪潮_成人h动漫精品一区二区三

主頁 > 知識庫 > Pandas.DataFrame轉置的實現 原創

Pandas.DataFrame轉置的實現 原創

熱門標簽:鄭州智能外呼系統中心 賓館能在百度地圖標注嗎 云南地圖標注 400電話 申請 條件 電銷機器人 金倫通信 汕頭電商外呼系統供應商 南京crm外呼系統排名 北京外呼電銷機器人招商 crm電銷機器人

簡述

Motivation

  • sometimes,換一種獲取數據的方式,可以提高數據獲取的速度。
  • sometimes,由于預計爬取的數據長度不確定,只能這么先存儲起來。
  • sometimes,有個給你的數據就是這樣,但是沒辦法很方便的使用

這些情況下,你可能就會需要遇到DataFrame行列轉置的方法。

Contribution

提供了Pandas.DataFrame的行列轉置的方法

實驗部分

導入包

>>> import pandas as pd

創建數據

>>> df = pd.DataFrame([['A', 1, 2], ['B', 3, 4]], columns=['Name', 'c1', 'c2'])

數據內容如下:

>>> df
 Name c1 c2
0  A  1  2
1  B  3  4

操作:

>>> df2 = pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index)
>>> df2
   0 1
Name A B
c1  1 3
c2  2 4

Conclusion

很簡單,就是使用了numpy內置的矩陣轉置方法,這樣的操作速度最快。

 到此這篇關于Pandas.DataFrame轉置的實現的文章就介紹到這了,更多相關Pandas.DataFrame轉置內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • Pandas實現Dataframe的重排和旋轉
  • Pandas實現Dataframe的合并
  • pandas中DataFrame數據合并連接(merge、join、concat)
  • 教你漂亮打印Pandas DataFrames和Series
  • pandas中DataFrame檢測重復值的實現
  • 使用pandas忽略行列索引,縱向拼接多個dataframe
  • Pandas中DataFrame交換列順序的方法實現
  • 詳解pandas中利用DataFrame對象的.loc[]、.iloc[]方法抽取數據
  • Pandas中兩個dataframe的交集和差集的示例代碼
  • Pandas DataFrame求差集的示例代碼
  • 淺談pandas dataframe對除數是零的處理
  • Pandas中DataFrame數據刪除詳情

標簽:石家莊 錫林郭勒盟 浙江 昆明 懷化 文山 梅州 西寧

巨人網絡通訊聲明:本文標題《Pandas.DataFrame轉置的實現 原創》,本文關鍵詞  Pandas.DataFrame,轉置,的,實現,;如發現本文內容存在版權問題,煩請提供相關信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《Pandas.DataFrame轉置的實現 原創》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于Pandas.DataFrame轉置的實現 原創的相關信息資訊供網民參考!
  • 推薦文章
    国产a视频精品免费观看| 国产极品白嫩美女在线观看看| 欧美a级片视频| 国产亚洲精品成人a在线| 99久久精品国产麻豆| 欧美激情一区二区三区视频 | 久久久久久久久综合影视网| 天天做日日爱| 韩国三级香港三级日本三级| 成人高清视频在线观看| 日本在线播放一区| 国产伦理精品| 日日日夜夜操| 午夜在线亚洲| 日日日夜夜操| 日韩av片免费播放| 欧美a免费| 亚洲wwwwww| 四虎久久精品国产| 精品久久久久久中文字幕2017| 91麻豆精品国产高清在线| 国产原创视频在线| a级毛片免费观看网站| 欧美激情伊人| 韩国三级香港三级日本三级| 一a一级片| 欧美a级片视频| 久久成人性色生活片| 一本高清在线| 国产精品免费久久| 九九精品在线| 国产一区二区精品尤物| 精品视频在线看| 免费国产在线观看| 国产伦精品一区二区三区在线观看 | 你懂的日韩| 日本免费区| 免费国产在线观看| 99久久视频| 99久久视频| 天天色成人网| 久久久久久久久综合影视网| 久久精品大片| 日韩在线观看网站| 国产极品白嫩美女在线观看看| 久久99这里只有精品国产| 久久久久久久久综合影视网| 国产视频一区二区在线观看| 国产麻豆精品高清在线播放| 精品国产一区二区三区免费| 精品视频一区二区| 成人免费网站久久久| 99久久精品国产麻豆| 99久久精品国产麻豆| 九九久久国产精品大片| 国产精品1024在线永久免费| 四虎久久精品国产| 日本特黄特色aaa大片免费| 亚欧成人乱码一区二区 | 欧美日本二区| 精品视频在线看| 国产视频一区二区在线观看| 久久精品大片| 一级女性全黄久久生活片| 日韩av片免费播放| 午夜在线亚洲| 欧美夜夜骑 青草视频在线观看完整版 久久精品99无色码中文字幕 欧美日韩一区二区在线观看视频 欧美中文字幕在线视频 www.99精品 香蕉视频久久 | 你懂的日韩| 亚洲天堂在线播放| 一级女性全黄久久生活片| 黄色短视屏| 日韩免费在线| 黄视频网站在线看| 色综合久久天天综线观看| 99久久精品国产麻豆| 91麻豆精品国产高清在线| 午夜在线亚洲| 台湾毛片| 日韩专区亚洲综合久久| 久草免费在线观看| 午夜在线亚洲| 精品久久久久久中文字幕2017| 亚洲精品久久久中文字| 日日日夜夜操| 99久久精品国产麻豆| 青青青草视频在线观看| 成人免费网站久久久| 国产成人精品综合久久久| 国产91精品系列在线观看| 午夜欧美成人久久久久久| 色综合久久天天综合| 日本特黄特色aaa大片免费| 日韩av片免费播放| 99久久视频| 久久国产影视免费精品| 国产原创视频在线| 国产韩国精品一区二区三区| 欧美激情伊人| 成人免费观看网欧美片| 青青久热| 91麻豆精品国产高清在线| 日本免费区| 日韩一级黄色片| 日韩一级黄色片| 天天做日日爱| 99久久视频| 亚洲精品永久一区| 九九九网站| 欧美日本二区| 成人免费观看网欧美片| 四虎影视精品永久免费网站| 午夜在线亚洲| 国产成人女人在线视频观看| 成人免费观看网欧美片| 一级女性全黄久久生活片| a级毛片免费观看网站| 色综合久久天天综合| 亚洲第一色在线| 色综合久久天天综线观看| 黄色免费三级| 青青久热| 成人免费观看网欧美片| 国产精品免费久久| 天天做日日爱| 人人干人人插| 精品视频在线看| 亚洲第一色在线| 日本特黄特色aaa大片免费| 久久精品大片| 精品视频在线看| 午夜精品国产自在现线拍| 久久精品免视看国产成人2021| 国产麻豆精品高清在线播放| 欧美激情一区二区三区视频 | 亚洲女人国产香蕉久久精品| 精品国产亚一区二区三区| 亚洲女人国产香蕉久久精品| 精品国产一区二区三区久| 麻豆系列 在线视频| 亚洲女人国产香蕉久久精品| 二级片在线观看| 国产精品1024在线永久免费| 一级女性全黄久久生活片| 成人免费高清视频| 日本在线播放一区| 欧美大片一区| 久草免费在线观看| 99久久精品国产麻豆| 欧美激情伊人| 成人免费高清视频| 青青青草视频在线观看| 一级女性全黄久久生活片| 国产高清在线精品一区a| 青青久热| 午夜在线亚洲| 欧美激情一区二区三区视频 | 午夜在线亚洲| 国产成人女人在线视频观看| 亚洲女人国产香蕉久久精品| 午夜欧美成人久久久久久| 黄色免费三级| 九九精品在线| 欧美18性精品| 成人a级高清视频在线观看| 日本久久久久久久 97久久精品一区二区三区 狠狠色噜噜狠狠狠狠97 日日干综合 五月天婷婷在线观看高清 九色福利视频 | 国产成人女人在线视频观看| 亚洲精品永久一区| 色综合久久天天综线观看| 午夜在线亚洲| 四虎影视精品永久免费网站| 国产伦理精品| 国产精品自拍一区| 国产视频一区二区在线观看| 午夜欧美成人久久久久久| 精品国产亚一区二区三区| 日韩男人天堂| 一级毛片视频在线观看| 黄视频网站在线看| 99久久视频| 99久久精品国产麻豆| 日韩专区亚洲综合久久| 亚洲女人国产香蕉久久精品| 91麻豆爱豆果冻天美星空| 国产精品自拍一区| 可以免费看毛片的网站| 精品在线免费播放| 91麻豆爱豆果冻天美星空| 天天做日日爱| 午夜在线亚洲| 亚欧成人乱码一区二区 | 亚洲精品永久一区| 国产一区免费观看| 99久久精品国产麻豆| 国产极品白嫩美女在线观看看| 日本在线播放一区| 人人干人人插| 午夜激情视频在线播放| 欧美激情影院| 国产高清在线精品一区a| 香蕉视频亚洲一级|