这个问题在这里已经有了答案:HowcanIpivotadataframe?(5个回答)关闭4年前。我有一个csv格式的表格，看起来像这样。我想转置表格，以便指标名称列中的值是新列，IndicatorCountryYearValue1Angola200562Angola2005133Angola2005104Angola2005115Angola200551Angola200632Angola200623Angola200674Angola200635Angola20066我希望最终结果是这样的:CountryYear12345Angola200561310115Angola200632
我正在Pythonscipy模块中为transpose()方法尝试一个非常基本的示例，但它没有给出预期的结果。我正在使用带有pylab模式的Ipython。a=array([1,2,3]printa.shape>>(3,)b=a.transpose()printb.shape>>(3,)如果我打印数组“a”和“b”的内容，它们是相似的。期望是:(这将导致Matlab转置)[1,2,3] 最佳答案 NumPy的transpose()有效地反转了数组的形状。如果数组是一维的，这意味着它没有效果。在NumPy中，数组array([1,2,
我正在Pythonscipy模块中为transpose()方法尝试一个非常基本的示例，但它没有给出预期的结果。我正在使用带有pylab模式的Ipython。a=array([1,2,3]printa.shape>>(3,)b=a.transpose()printb.shape>>(3,)如果我打印数组“a”和“b”的内容，它们是相似的。期望是:(这将导致Matlab转置)[1,2,3] 最佳答案 NumPy的transpose()有效地反转了数组的形状。如果数组是一维的，这意味着它没有效果。在NumPy中，数组array([1,2,
我有以下PythonPandas数据框:fruits|numFruits---------------------0|apples|101|grapes|202|figs|15我想要:apples|grapes|figs-----------------------------------------Market1Order|10|20|15我查看了pivot()、pivot_table()、Transpose和unstack()，但它们似乎都没有给我这个。Pandas新手，感谢所有帮助。 最佳答案 您需要set_index通过T转
我有以下PythonPandas数据框:fruits|numFruits---------------------0|apples|101|grapes|202|figs|15我想要:apples|grapes|figs-----------------------------------------Market1Order|10|20|15我查看了pivot()、pivot_table()、Transpose和unstack()，但它们似乎都没有给我这个。Pandas新手，感谢所有帮助。 最佳答案 您需要set_index通过T转
我正在尝试将表格的某些列转换为行。我正在使用Python和Spark1.5.0。这是我的初始表:+-----+-----+-----+-------+|A|col_1|col_2|col_...|+-----+-------------------+|1|0.0|0.6|...||2|0.6|0.7|...||3|0.5|0.9|...||...|...|...|...|我想要这样的东西:+-----+--------+-----------+|A|col_id|col_value|+-----+--------+-----------+|1|col_1|0.0||1|col_2|0.
我正在尝试将表格的某些列转换为行。我正在使用Python和Spark1.5.0。这是我的初始表:+-----+-----+-----+-------+|A|col_1|col_2|col_...|+-----+-------------------+|1|0.0|0.6|...||2|0.6|0.7|...||3|0.5|0.9|...||...|...|...|...|我想要这样的东西:+-----+--------+-----------+|A|col_id|col_value|+-----+--------+-----------+|1|col_1|0.0||1|col_2|0.
In[28]:arr=np.arange(16).reshape((2,2,4))In[29]:arrOut[29]:array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[8,9,10,11],[12,13,14,15]]])In[32]:arr.transpose((1,0,2))Out[32]:array([[[0,1,2,3],[8,9,10,11]],[[4,5,6,7],[12,13,14,15]]])当我们将整数元组传递给transpose()函数时，会发生什么？具体来说，这是一个3D数组:当我传递轴元组(1,0,2)时，NumPy如何转换数组？你能解释一下这些整数
In[28]:arr=np.arange(16).reshape((2,2,4))In[29]:arrOut[29]:array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[8,9,10,11],[12,13,14,15]]])In[32]:arr.transpose((1,0,2))Out[32]:array([[[0,1,2,3],[8,9,10,11]],[[4,5,6,7],[12,13,14,15]]])当我们将整数元组传递给transpose()函数时，会发生什么？具体来说，这是一个3D数组:当我传递轴元组(1,0,2)时，NumPy如何转换数组？你能解释一下这些整数
我想知道SASHiveSQL(Hadoop)中是否有“ProcTranspose”版本？否则我可以看到唯一的其他(冗长的)方法是创建许多单独的表然后重新连接在一起，我宁愿避免这种情况。欢迎任何帮助!要转置的示例表>打算将月份放在表格的顶部，以便按月拆分费率:+------+-------+----------+----------+-------+|YEAR|MONTH|Geog|Category|Rates|+------+-------+----------+----------+-------+|2018|1|National|X|32||2018|1|National|Y|43
