我有一个数据样本:
d = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'score': [9.5, 8], 'kids': [1, 2]}
我想使用 describe() 方法在 pandas 中显示数据集的简单统计信息。
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df.describe().transpose())
输出 1:
当我最终得到相同的结果时，这两个工作流程之间有什么区别吗？
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df.describe().T)
输出 2:
引用资料:
最佳答案
没有区别。如 T 中所述属性文档，T 只是 transpose() 的访问器方法。确实快速浏览pandas DataFrame source code可见T的整个实现无非是:
T = property(transpose)
关于python - Pandas 中 transpose() 和 .T 的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54734957/