Python中如何正确转置单行DataFrame表格？

方法1：转置+索引整理实现 #

先排除不需要的index列，再转置，最后重置索引并重命名列即可得到目标格式：

import pandas as pd

# 你的原始DataFrame
data = {'index': [0], 'A': [20], 'B': [30], 'C': [50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 1. 提取需要转换的列（A、B、C）
df_target = df[['A', 'B', 'C']]
# 2. 执行转置
df_transposed = df_target.T
# 3. 重置索引并设置新表头
df_transposed.reset_index(inplace=True)
df_transposed.columns = ['Data Point', 'Value']

最终结果：

方法2：使用melt函数（更简洁） #

Pandas的melt函数专门用于宽表转长表，无需额外处理索引，一步到位：

import pandas as pd

# 你的原始DataFrame
data = {'index': [0], 'A': [20], 'B': [30], 'C': [50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 直接生成目标格式表格
df_result = pd.melt(df, value_vars=['A', 'B', 'C'], var_name='Data Point', value_name='Value')

为什么直接transpose不符合预期？ #

你得到表头为0的结果，是因为转置时会把原始DataFrame的**行索引（这里是0）**作为转置后的列名，同时原始的index列也会被转成一行无效数据。所以需要先过滤无关列，或者用更适配的长表转换工具。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ellen Regan