如何从python dataframe中获取行并将其转换为一个新dataframe的列

我有三种不同的经济指标数据框架。列为年份，行为国家。我想取每个国家的行，并为每个国家形成一个数据框架，这样列是三个经济指标，行是年份

例如：奥地利

         GDP     |    CPI    |    Interest rate

1998年| xxxxxxxxxx | xxxxxxxxxx | xxxxxxxxxxxx

1999年| xxxxxxxxxx | xxxxxxxxxx | xxxxxxxxxxxx

在python中执行此操作时遇到困难，因为我不确定如何操作行

后续问题：

我现在有一个数据帧，看起来像这样：

按国家分列：[

           GDP | CPI    |    Interest rate

国家|奥地利|奥地利|奥地利

1998 | xx xx xx xx | xx xx xx | xxxxxxxx

1998 | xx xx xx xx | xx xx xx | xxxxxxxx

国家|比利时|比利时|比利时

1998年| xx xx xx xxx | xx xx xxx | xxxxxxxx

]

我希望能够调用这样的东西：Austria.GDP，belling.CPI，等等。我认为第一步应该是定义一个函数，在大数据框架内调用一个国家的信息，例如by_country（奥地利）

基本上，我希望能够称之为国家（奥地利）

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你有什么想法吗

首先，您可以对每个数据框进行转置，使行为年份，列为国家，然后从3个数据框中分别提取每一列并将它们连接在一起。类似的内容将为每个国家提供一个数据框架：

gdp = gdp_df.transpose()
cpi = cpi_df.transpose()
interest = interest_df.transpose()

by_country = {}

# Assumes the same ordering of countries in each data frame
for country in gdp.columns:
    country_df = pandas.concat([gdp[country], cpi[country], interest[country]], axis=1)
    country_df.columns = ['GDP', 'CPI', 'Interest rate']
    by_country[country] = country_df

您现在可以执行以下操作：

by_country['Austria'].GDP

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你能发布有代表性的原始输入数据，一些代码来重现你的dfs，以及所需的输出和你的尝试吗谢谢，你能看看我的后续问题吗？按国家[奥地利]。GDP不起作用，但按国家[0]。GDP起作用。我想这是因为by_country是一个列表，所以我们只能调用索引？有没有办法命名索引，例如索引：0，名称：Austria？我在编辑中将国家名作为关键字的字典改成了“

”。很抱歉，我没有明确说明这也被更改了。它是有效的，但类似于“由国家['Austria]”。GDP返回的是一个序列而不是一个浮点。有没有办法调整代码以返回一个浮点数？那个浮点数代表什么？你会得到一个系列，因为每年都有一个国家的GDP条目。例如，您可以通过
按_国家['Austria'].GDP.mean（）
获取平均GDP，或者通过
按_国家['Austria']获取特定年份的值。loc['GDP'，1998']
by_country['Austria'].GDP