行轉列列轉行，Python實現

行轉列，指的是將原本在一行中的數據轉換為多列，而列轉行則相反，將原本在一列中的數據轉換為多行。在實際開發中，行列轉換一般用於數據清洗、數據分析等方面，因為原始數據往往是比較混亂的，需要進行適當的處理才能進行後續分析。

一、行轉列

1、使用Python基礎語法實現

str = "A,B,C,D,E,F,G"  # 原始字元串
lst = str.split(',')  # 將字元串按照逗號分割為列表
n = 3  # 每一組數據包含幾個元素
lst_new = [lst[i:i+n] for i in range(0, len(lst), n)]  # 將列錶轉換為多維列表，每n個元素為一組
for i in range(n):
    print([lst_new[j][i] for j in range(len(lst_new))])  # 輸出每個元素對應的所有組的值

2、使用pandas實現

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv', header=None)  # 讀取csv文件
df_trans = df.transpose()  # 轉置
df_trans.to_csv('example_trans.csv', index=False, header=None)  # 保存為csv文件

二、列轉行

1、使用Python基礎語法實現

list_1 = ['A', 'B', 'C']
list_2 = ['D', 'E', 'F']
list_3 = ['G', 'H', 'I']
lst = [list_1, list_2, list_3]  # 原始列表
lst_new = []
for i in range(len(lst[0])):
    lst_new.append([lst[j][i] for j in range(len(lst))])  # 將每列數據轉換為一行，並添加到新列表中
for i in lst_new:
    print(','.join(i))  # 輸出結果，每行數據用逗號分割

2、使用pandas實現

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv', header=None)  # 讀取csv文件
df.to_csv('example_new.csv', index=False, header=None, sep='|')  # 保存為新文件，用'|'分割每個元素

三、小結

本文以Python語言為例，介紹了行列轉換的兩種實現方式，即基礎語法和pandas庫，具體可根據實際需求來選擇不同的實現方式。在實際數據清洗和分析中，行列轉換是一個很常見的操作，能夠大大提高我們的數據分析效率。