在熊猫中,如何将行变成列并在之后分配行的值?

时间:2019-01-17 13:24:48

标签: python pandas dataframe

在Python 3和Pandas中,我具有以下数据框:

prop_selec_cleaned.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 146322 entries, 0 to 146321
Data columns (total 2 columns):
codigo_unico    146322 non-null object
words_array     146322 non-null object
dtypes: object(2)
memory usage: 3.3+ MB

prop_selec_cleaned.reset_index().head()
index   codigo_unico            words_array
0   0   MSC 36/2010 - 465465    [comunica, o, excelentíssimo, senhor, presiden...
1   1   MPV 480/2010 - 465466   [abre, crédito, extraordinário, em, favor, da,...
2   2   MSC 38/2010 - 465467    [comunica, o, excelentíssimo, senhor, presiden...
3   3   MSC 42/2010 - 465469    [submete, à, deliberação, do, congresso, nacio...
4   4   PL 6720/2010 - 465470   [concede, auxílio, especial, e, bolsa, especia...

我需要创建一个新的数据框,其中的列为“ codigo_unico”行。并且每一列中的行将是“ words_array”的行

类似的东西:

MSC 36/2010 - 465465                                MPV 480/2010 - 465466                               MSC 38/2010 - 465467
[comunica, o, excelentíssimo, senhor, presiden...   [abre, crédito, extraordinário, em, favor, da,...   [comunica, o, excelentíssimo, senhor, presiden...

因此,它将是一个具有146,322列(“ codigo_unico”)和仅一行(由“ words_array”填充)的数据框

请,有人知道我该怎么做吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

使用am i logged in Observable {_isScalar: false, source: BehaviorSubject} source: BehaviorSubject {_isScalar: false, observers: Array(0), closed: false, isStopped: false, hasError: false, …} _isScalar: false ... 构造函数,并通过values将列转换为DataFrame numpy数组:

1d

df = pd.DataFrame([prop_selec_cleaned['words_array'].values],
                   columns=prop_selec_cleaned['codigo_unico'])

或者通过set_index创建索引,通过to_framedf = pd.DataFrame(prop_selec_cleaned['words_array'].values[None,:], columns=prop_selec_cleaned['codigo_unico']) 转换为1列Series并最后转置:

DataFrame