如何使用Pandas替换CSV行列并转置两行20列表格？

一、替换CSV中的行或列 #

1. 替换列 #

直接对目标列赋值即可，支持整列替换或条件替换：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("your_file.csv")

# 替换整列的所有值（新值列表长度需与行数匹配）
df["目标列名"] = ["新值1", "新值2", "新值3"]

# 替换列中特定值
df["目标列名"] = df["目标列名"].replace("旧值", "新值")
# 批量多值替换
df["目标列名"] = df["目标列名"].replace({"旧值1": "新值1", "旧值2": "新值2"})

2. 替换行 #

通过索引定位目标行后赋值，支持整行替换或行内特定列替换：

# 按索引替换整行（新值列表长度需与列数匹配）
df.loc[行索引] = ["新值1", "新值2", "新值3"]

# 替换某行中指定列的值
df.loc[行索引, "目标列名"] = "新值"

修改完成后保存文件：

df.to_csv("modified_file.csv", index=False)

二、将2行20列表格转为20行2列 #

这属于表格转置操作，直接使用Pandas的T属性或transpose()方法即可：

import pandas as pd

# 读取CSV（若原文件无表头，需加header=None避免把第一行数据识别为表头）
df = pd.read_csv("your_converted_csv.csv", header=None)

# 转置表格，得到20行2列的结构
transposed_df = df.T

# 可选：重置索引并重命名列，让结构更清晰
transposed_df = transposed_df.reset_index()
transposed_df.columns = ["原列标识", "数据值"]

# 保存转置后的文件
transposed_df.to_csv("transposed_file.csv", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hami