Convertir columna a fila en Python Pandas

dataframe transpose

Question

Tengo el siguiente marco de datos de pandas de Python:

     fruits | numFruits
---------------------
0  | apples |   10
1  | grapes |   20
2  |  figs  |   15

Yo quiero:

                 apples | grapes | figs
-----------------------------------------
Market 1 Order |    10  |   20   |  15

He mirado pivot (), pivot_table (), Transpose y unstack () y ninguno de ellos parece darme esto. Pandas novato, por lo que toda la ayuda apreciada.

Answer 1

Necesita set_index con transposición por T :

print (df.set_index(''fruits'').T)
fruits     apples  grapes  figs
numFruits      10      20    15

Si necesita cambiar el nombre de las columnas, es un poco complicado:

print (df.rename(columns={''numFruits'':''Market 1 Order''})
         .set_index(''fruits'')
         .rename_axis(None).T)
                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

Otra solución más rápida es usar numpy.ndarray.reshape :

print (pd.DataFrame(df.numFruits.values.reshape(1,-1), 
                    index=[''Market 1 Order''], 
                    columns=df.fruits.values))

                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

Tiempos :

#[30000 rows x 2 columns] 
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)    
print (df)


In [55]: %timeit (pd.DataFrame([df.numFruits.values], [''Market 1 Order''], df.fruits.values))
1 loop, best of 3: 2.4 s per loop

In [56]: %timeit (pd.DataFrame(df.numFruits.values.reshape(1,-1), index=[''Market 1 Order''], columns=df.fruits.values))
The slowest run took 5.64 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops, best of 3: 424 µs per loop

In [57]: %timeit (df.rename(columns={''numFruits'':''Market 1 Order''}).set_index(''fruits'').rename_axis(None).T)
100 loops, best of 3: 1.94 ms per loop

Answer 2

Puede usar la API de transposición de pandas de la siguiente manera:

df.transpose()

Considerando a df como su marco de datos de pandas

Answer 3

pd.DataFrame([df.numFruits.values], [''Market 1 Order''], df.fruits.values)

                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

Consulte la mejora de este concepto por parte de Israel. df.numFruits.values.reshape(1, -1) es más eficiente.