如何将Pandas DataFrame的多行转换为单行多列形式？

假设你有如下初始DataFrame：

想要转换成如下单行多列的形式：

下面是两种可行的实现方式：

方法一：展平数据+构造重复列名 #

直接提取DataFrame的数值并展平，再根据原列名重复对应次数生成新列名，最后构建新的DataFrame：

import pandas as pd

# 初始化原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1,3,5], 'B': [2,4,6]})

# 展平所有数据并转为单行格式
flattened_data = df.values.flatten().reshape(1, -1)
# 生成重复的列名：原列名重复与行数相同的次数
new_columns = df.columns.tolist() * len(df)
# 创建目标格式的DataFrame
result_df = pd.DataFrame(flattened_data, columns=new_columns)

print(result_df)

方法二：横向拼接单行数据 #

遍历原DataFrame的每一行，将其转为单行DataFrame后横向拼接：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1,3,5], 'B': [2,4,6]})

# 逐个提取单行并横向拼接
result_df = pd.concat([df.iloc[i:i+1].reset_index(drop=True) for i in range(len(df))], axis=1)

print(result_df)

这两种方法都能高效实现需求，相比单独使用iloc提取，逻辑更简洁直接。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adnan Abid