Python Pandas：将多行两列数据转置为单行并自定义表头

问题描述 #

我是Python新手，爬取betsapi.com上的英超赛事数据后，得到如下格式的DataFrame：

0           1               2
0   Brighton    NaN             Man City
1   1           Goals           1
2   5           Corners         1
3   3           Corners (Half)  0
4   2           Yellow Card     1
5   0           Yellow/Red Card 0
6   0           Red Card        0
7   6           Throw-ins       11
8   2           Offsides        0
9   11          Free kicks      18
10  7           Goal kicks      5

我需要把第0行以外的所有行转置合并到第0行，得到这种单行格式：

0   HomeTeam    AwayTeam HG AG...
0   Brighton    Man City 1 1 5 1 3 0 2 1 0 0 0 0 6 11

试过melt、转置等方法都没解决，已知表头需要手动命名，想知道怎么把每行的主队、客队数据依次转置到第0行。

另外，爬取代码还遇到两个问题：

1. 用别人的代码时提示'axis = 1'不存在
2. 简化后的爬取代码出现str/int类型报错，代码如下：

import requests
liga_url = "https://betsapi.com/r/6557350/Brighton-vs-Man-City"
data = requests.get(liga_url)

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

matches = pd.read_html(data.text)

matches = matches[0] # 仅保留第一部分数据，其余重复或无关，仅缺少裁判姓名
matches

解决方案 #

一、DataFrame格式转换 #

直接提取数据拼接就能实现需求，步骤如下：

1. 先提取主队和客队名称：

home_team = matches.iloc[0, 0]
away_team = matches.iloc[0, 2]

2. 提取第1行及之后的主队、客队统计数据，把二维数组展平成一维列表：

stats_data = matches.iloc[1:, [0, 2]].values.flatten().tolist()

3. 组合成新的DataFrame，手动设置表头：

# 构造表头：主队、客队 + 各项统计的主客字段（比如HG代表主队进球，AG代表客队进球）
headers = ['HomeTeam', 'AwayTeam']
for stat_name in matches.iloc[1:, 1].tolist():
    # 这里用统计名称前两位缩写，你可以根据需求自定义命名
    headers.append(f'H{stat_name[:2]}')
    headers.append(f'A{stat_name[:2]}')

# 生成单行数据的DataFrame
new_df = pd.DataFrame([[home_team, away_team] + stats_data], columns=headers)
print(new_df)

运行后就能得到你要的单行格式，表头命名规则可以根据自己的需求调整。

二、爬取代码报错排查 #

1. 'axis = 1'不存在报错

这个错误大概率是参数拼写或方法误用导致的：

• 检查代码里写axis = 1的地方，正确写法是axis=1（不要加空格）
• 如果是调用drop、sum这类支持axis参数的方法，确认方法是否真的支持该参数（比如某些旧版pandas函数可能有差异）
• 如果是自定义函数或第三方库方法，查看文档确认参数是否正确。

2. str/int类型报错

pd.read_html返回的DataFrame里，部分列可能混合了字符串和数值类型，导致后续操作报错。可以这么处理：

• 先查看各列数据类型：print(matches.dtypes)，定位到混合类型的列
• 对需要数值类型的列进行强制转换，忽略转换失败的内容：

# 转换第0列和第2列为数值类型
matches[0] = pd.to_numeric(matches[0], errors='coerce')
matches[2] = pd.to_numeric(matches[2], errors='coerce')

• 如果是第0行的球队名称被误转换，可以先提取名称再处理其他行：

# 先保存球队名称
team_names = matches.iloc[0, [0, 2]]
# 只转换第1行及之后的数值列
matches.iloc[1:, [0, 2]] = matches.iloc[1:, [0, 2]].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
# 把球队名称放回第0行
matches.iloc[0, [0, 2]] = team_names

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marek Nowaczek