Python 熊猫：将数据帧上三角转换为下三角，反之亦然

我添加了一个新函数，该函数将数据帧转换为下三角形（如果是上三角形），反之亦然。我使用的数据总是前两行只填充第一个索引

我试着用这个问题的解决方案

应转化为：

 Data : 
      0         1         2         3        
0  NaN       8.000000  0.631622  0.357616
1  NaN       NaN       5.000000  0.747064
2  NaN       NaN       NaN       0.421655
3  NaN       NaN       NaN       1.000000

---

就像行和列需要相反的顺序一样

yourdf=df.iloc[::-1,::-1]
yourdf
Out[94]: 
    3    2         1         0
3 NaN  8.0  0.631622  0.357616
2 NaN  NaN  5.000000  0.747064
1 NaN  NaN       NaN  0.421655
0 NaN  NaN       NaN  1.000000

---

您的系统应该安装了numpy。因此，使用

numpy.flip

是另一种方法，它提供了更可读的选项

In [722]: df
Out[722]:
          0         1    2   3
0  1.000000       NaN  NaN NaN
1  0.421655       NaN  NaN NaN
2  0.747064  5.000000  NaN NaN
3  0.357616  0.631622  8.0 NaN    

In [724]: import numpy as np
In [725]: df_flip = pd.DataFrame(np.flip(df.values))

In [726]: df_flip
Out[726]:
    0    1         2         3
0 NaN  8.0  0.631622  0.357616
1 NaN  NaN  5.000000  0.747064
2 NaN  NaN       NaN  0.421655
3 NaN  NaN       NaN  1.000000

In [722]: df
Out[722]:
          0         1    2   3
0  1.000000       NaN  NaN NaN
1  0.421655       NaN  NaN NaN
2  0.747064  5.000000  NaN NaN
3  0.357616  0.631622  8.0 NaN    

In [724]: import numpy as np
In [725]: df_flip = pd.DataFrame(np.flip(df.values))

In [726]: df_flip
Out[726]:
    0    1         2         3
0 NaN  8.0  0.631622  0.357616
1 NaN  NaN  5.000000  0.747064
2 NaN  NaN       NaN  0.421655
3 NaN  NaN       NaN  1.000000