Pandas 将行作为列添加到表中

我正试图通过将所有行转换为列来更改我的数据集

567

8910

需要根据需要进行更改

56778910

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当然，对于不同的标题，有什么建议吗？？？

使用numpy的重塑功能：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[5, 6, 7],[8, 9, 10]])
nparray = np.array(df.iloc[:,:])
x = np.reshape(nparray, -1)
df = pd.DataFrame(x) #to convert back to a dataframe

您还可以使用reduce（）

使用

pd.DataFrame（[df.values.flatte（）]）

如下所示：

In [18]: df
Out[18]:
   0  1   2
0  5  6   7
1  8  9  10

In [19]: pd.DataFrame([df.values.flatten()])
Out[19]:
   0  1  2  3  4   5
0  5  6  7  8  9  10

说明：

df.values

返回

numpy.ndarray

：

In [18]: df.values
Out[18]:
array([[ 5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10]], dtype=int64)

In [19]: type(df.values)
Out[19]: numpy.ndarray

和numpy数组具有

.flant（）

方法：

In [20]: df.values.flatten?
Docstring:
a.flatten(order='C')

Return a copy of the array collapsed into one dimension.

In [21]: df.values.flatten()
Out[21]: array([ 5,  6,  7,  8,  9, 10], dtype=int64)

Pandas.DataFrame

构造函数需要行的列表/数组：

如果我们尝试这样做：

In [22]: pd.DataFrame([ 5,  6,  7,  8,  9, 10])
Out[22]:
    0
0   5
1   6
2   7
3   8
4   9
5  10

Pandas认为这是一个行列表，其中每行有一个元素

因此，我将该数组括在方括号中：

In [23]: pd.DataFrame([[ 5,  6,  7,  8,  9, 10]])
Out[23]:
   0  1  2  3  4   5
0  5  6  7  8  9  10

这将被理解为一行6列。

或仅在一行中：

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
df.values.flatten()
#out: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

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尝试使用NUMPY中的重塑函数如何将其转换回数据帧？只需调用DataFrame（）函数。请看版本，谢谢。对于我的数据，我相信展平方法比重塑方法要简单一些。再次感谢。你能在回答中添加一个描述吗？谢谢，但阿利雷扎也发了同样的帖子。@BrandonA，我已经添加了一个解释-我希望它会更好now@achaud，没错，但我提前11秒给出了答案，所以我不知道Alireza Sohofi会提前给出同样的答案；-）@是的，现在好多了！非常感谢。我用你的扁平化方法，把它转换成熊猫数据文件，只是做了我的工作。你很受欢迎，如果答案有帮助，我会很感激如果你考虑“接受”它。

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
df.values.flatten()
#out: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])