python - 如何将列设置为DataFrame中的索引

Question

下面是我当前的 pandas DataFrame:

         Balance before Salary   Salary
Month                                 
Jun-18                  27.20  15300.0
Jul-18                  88.20  15300.0
Aug-18                 176.48  14783.0
Sep-18                  48.48  16249.0
Oct-18                 241.48  14448.0
Nov-18                  49.48  15663.0

是否可以将上述 DataFrame 转换为以下格式？

                        Month1  Month2  Month3  Month4  Month5  Month6
Balance before Salary   27.2    88.2    176.48  48.48   241.48  49.48
Salary                 15300    15300   14783   16249   14448   15663

代码

df = pd.DataFrame(salary_List)
newdf = df.groupby('date').sum()
newdf = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1M')).sum()
newdf.index = newdf.index.strftime('%b-%y')
newdf.index.name = 'Month'

谁能帮我解决这个问题？

Answer 1

我想你需要 transpose by T然后如有必要更改列名添加列表理解:

注意:
不需要两次groupby+sum，一次就够了，因为aggregate是同一个聚合函数，这里是sum。

df = pd.DataFrame(salary_List)

newdf = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1M')).sum().T
#python 3.6+
newdf.columns = [f'Month{x}' for x in range(1, len(newdf.columns) + 1)]

#python bellow
#newdf.columns = ['Month{}'.format(x) for x in range(1, len(newdf.columns) + 1)]
print (newdf)
                        Month1   Month2    Month3    Month4    Month5  \
Balance before Salary     27.2     88.2    176.48     48.48    241.48   
Salary                 15300.0  15300.0  14783.00  16249.00  14448.00   

                         Month6  
Balance before Salary     49.48  
Salary                 15663.00