pandas dataframe для добавления новых столбцов и изменения существующих столбцов, ориентированных на индекс

Question

У меня есть панды объекта dataframe, где я хочу добавить новые столбцы и изменить существующие столбцы, чтобы они стали индексом.Ниже показан dataFrame.

 >>> df
    {'FEQoS': [0.39, 15.24, 14.91], 'Tempus': [0.0, 0.0, 0.0], 'Voltus': [0.12, 3.22, 3.16], 'ICD PV': [0.01, 0.28, 0.28], 'CLS': [0.07, 1.96, 1.92]}
    >>> df1 = pd.DataFrame(df)
    >>> df1
       FEQoS  Tempus  Voltus  ICD PV   CLS
    0   0.39     0.0    0.12    0.01  0.07
    1  15.24     0.0    3.22    0.28  1.96
    2  14.91     0.0    3.16    0.28  1.92

То, что я пробовал, не удовлетворяет требованию:

>>> df1.stack().to_frame().T

Новый столбец, который я хотел бы объявить:

cols  = ['-1 day','-2 days','-3 days']

Требуется следующее:

        -1 day  -2 days  -3 days
FEQoS     0.39    15.24    14.91
Tempus    0.00     0.00     0.00
Voltus    0.12     3.22     3.16
ICD PV    0.01     0.28     0.28
CLS       0.07     1.96     1.92

Я изо всех сил пытался понять, используя следующую идею:

df1 = pd.DataFrame.from_dict(df, orient='index')
df1.columns = ['-1 day','-2 days','-3 days']

Answer 1

Ваше первое решение нуждается в транспонировании и возможно добавить index, которое транспонируется в столбцы:

df1 = pd.DataFrame(df, index=['-1 day','-2 days','-3 days']).T

А для вашего решения с DataFrame.from_dict нужно columns:

orient : {'columns', 'index'}, по умолчанию 'columns'

'' ориентация '' данных.Если ключи переданного dict должны быть столбцами результирующего DataFrame, передайте 'columns' (по умолчанию).В противном случае, если ключи должны быть строками, передайте 'index'.

df1 = pd.DataFrame.from_dict(df, orient='index', columns = ['-1 day','-2 days','-3 days'])

print (df1)
        -1 day  -2 days  -3 days
FEQoS     0.39    15.24    14.91
Tempus    0.00     0.00     0.00
Voltus    0.12     3.22     3.16
ICD PV    0.01     0.28     0.28
CLS       0.07     1.96     1.92