正确转置 Pandas dataframe 并访问第一列

Question

我有一个从 csv 文件中读取的 dataframe，如下所示：

original = pd.read_csv("fruit.csv")

print(original)
      fruit  apple  banana  pear
0    weight     50      45    48
1     price    100     150   200
2  calories     10      50    40

我想转置它，以便我可以访问现在在“水果”行中的类别作为它们自己的列，即像这样：

print(transposed['fruit'])

0  apple
1  banana
2  pear

这样我就可以做print(transposed[transposed['fruit']=='apple']['weight'])

如果我尝试简单地转置 dataframe 那么我无法访问第一列（ KeyError: 'fruit' ）。 我尝试了 dataframe 的各种操作，但要么索引被弄乱，要么第一个列名被删除（当我reset_index()时，'fruit' 出于某种原因变成了 'index'）。

Answer 1

使用melt和pivot ：

>>> df.melt('fruit').pivot('variable', 'fruit', 'value') \
      .rename_axis(index='fruit', columns=None).reset_index()

    fruit  calories  price  weight
0   apple        10    100      50
1  banana        50    150      45
2    pear        40    200      48

Answer 2

另一种方式：

transposed = df.T.reset_index().set_axis(df.T.reset_index().iloc[0], axis=1).iloc[1:].rename_axis(None, axis=1)

Output：

>>> transposed
    fruit weight price calories
1   apple     50   100       10
2  banana     45   150       50
3    pear     48   200       40

>>> transposed[transposed['fruit']=='apple']['weight']
1    50
Name: weight, dtype: object

Answer 3

IIUC，以fruit为指标； 选择应该更容易：

temp =  df.set_index('fruit')
temp.loc['weight', 'apple']
50