切换熊猫数据框的轴答案

【问题标题】：Switch Axis of Pandas Data frame切换熊猫数据框的轴
【发布时间】：2017-11-08 09:41:55
【问题描述】：

如果我们在训练数据集中使用 100 个观测值来拟合模型，那么进行预测的下一个时间步的索引将指定给预测函数，即 start=101，end=101。这将返回一个数组，其中一个元素包含预测。

我们还希望预测值采用原始比例，以防我们执行任何差分（配置模型时 d>0）。这可以通过将 typ 参数设置为值“levels”来指定：typ='levels'。

或者，我们可以通过使用 forecast() 函数来避免所有这些规范，该函数使用模型执行一步预测。

我们可以将训练数据集拆分为训练集和测试集，使用训练集拟合模型，并为测试集上的每个元素生成预测。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

我认为您需要选择列，将T 与rename_axis 转置：

df = df[['NA_Sales']].T.rename_axis(None, axis=1)
print (df)
          Action  Adventure  Fighting    Misc  Platform  Puzzle  Racing  \
NA_Sales  871.96     105.46    221.99  410.02    446.26  123.78  359.09   

          Role-Playing  Shooter  Simulation  Sports  Strategy  
NA_Sales        325.89   575.16      183.31  678.78     68.59

如果需要转置所有列：

df = df.T.rename_axis(None, axis=1)
print (df)
               Action  Adventure  Fighting    Misc  Platform  Puzzle  Racing  \
NA_Sales       871.96     105.46    221.99  410.02    446.26  123.78  359.09   
EU_Sales       518.64      63.74    100.17  215.89    200.76   50.78  237.25   
JP_Sales       154.15      51.10     86.71  106.95    130.66   57.31   56.68   
Other_Sales    185.55      16.70     36.22   75.29     51.28   12.55   77.08   
Global_Sales  1731.26     237.23    445.05  808.79    829.30  244.95  730.40   

              Role-Playing  Shooter  Simulation   Sports  Strategy  
NA_Sales            325.89   575.16      183.31   678.78     68.59  
EU_Sales            186.77   305.57      113.29   369.49     45.02  
JP_Sales            348.64    37.67       63.40   134.59     49.41  
Other_Sales          59.17   100.27       31.52   133.05     11.32  
Global_Sales        920.57  1019.15      391.81  1316.33    174.62

【讨论】：

我只希望流派水平显示。并且销售额垂直显示
你能添加想要的输出吗？
我改答案了，请查收。