如何交换索引和值上大熊猫数据帧

我有一些数据，其中指数是一个阈值，并且该值是为两个类，0和1如何交换索引和值上大熊猫数据帧

TRNS（真阴性率）

我想为每个类获取一个由tnr索引的与该tnr对应的阈值的数据帧。从本质上讲，我想这一点：

我能够通过使用来实现这种效果如下：

pd.concat([pd.Series(data[0].index.values, index=data[0]), 
      pd.Series(data[1].index.values, index=data[1])], 
      axis=1)

或者推广到任意数量的列：

def invert_dataframe(df): 
    return pd.concat([pd.Series(df[col].index.values, 
        index=df[col]) for col in df.columns], 
        axis=1)

然而，这看起来非常黑客和容易出错。有没有更好的方式来做到这一点，是否有可能做到这一点的本地熊猫功能？

来源

2017-05-04 sapo_cosmico

您可以使用stack与pivot：

data = pd.DataFrame({0:[10,20,31],10:[4,22,36], 
        1:[7,5,6]}, index=[2.1,1.07,2.13]) 

print (data) 
     0 1 10 
2.10 10 7 4 
1.07 20 5 22 
2.13 31 6 36 

df = data.stack().reset_index() 
df.columns = list('abc') 
df = df.pivot(index='c', columns='b', values='a') 
print (df) 
b  0  1  10 
c     
4 NaN NaN 2.10 
5 NaN 1.07 NaN 
6 NaN 2.13 NaN 
7 NaN 2.10 NaN 
10 2.10 NaN NaN 
20 1.07 NaN NaN 
22 NaN NaN 1.07 
31 2.13 NaN NaN 
36 NaN NaN 2.13

来源

2017-05-04 11:37:18 jezrael

有趣，我却得到一个'KeyError异常：“level_0'' –

嗯，我给你列的值列出，也许现在它的工作原理。 – jezrael

但是，这似乎工作： 's = data.stack（）。reset_index（name ='a'）' 'df = s.pivot（index ='a'，columns ='level_1'）' –

如何交换索引和值上大熊猫数据帧

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