如何重新排列/重新排序python数据框中的行和列？答案

【问题标题】：How to rearrange/reorder the rows and columns in python dataframe?如何重新排列/重新排序python数据框中的行和列？
【发布时间】：2019-08-13 13:58:50
【问题描述】：

SCREEN SHOT OF ACTUAL DATA FRAME5000行192列的数据框

我想将我的 m 行和 n 列（m = 5000 和 n = 192）的数据框的大小更改为 n/3 行（64 行）和 m*5000 列（15000 列）的大小？ ?

现有数据框

0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9.....A192
1 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9.....B192
.
.
.
5000 192 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9.....X192

期望的数据框

0 A1 A2 A3 B1 B2 B3.....X1 X2 X3
1 A4 A5 A6 B4 B5 B6.....X4 X5 X6
2 A7 A8 A9 B7 B8 B9.....X7 X8 X9
.
.
64 A190 A191 A192 B190 B191 B192.....X190 X191 X192

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe multiple-columns

【解决方案1】：

IIUC，可以使用循环

pd.DataFrame([df.iloc[:, e:e+3].values.flatten() for e in range(0, 192, 3)])

【讨论】：

完美。效果很好:)

【解决方案2】：

我将使用groupby

pd.DataFrame([y.values.ravel()for x , y in df.groupby(np.arange(df.shape[1])//3,axis=1)])

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试：


df = pd.DataFrame(np.array([x.ravel() for x in np.split(df.values,
                                              df.shape[1]//3, axis = 1)]))

【讨论】：

我对它进行了测试，它对我来说很好，即使我不确定你所说的 df_z 是什么意思

【解决方案4】：

np.concatenate([np.reshape(col,(64,3)) for col in data.T.values],axis=1)

【讨论】：