如何转置Pandas DataFrame并为转置后的新列命名？

问题场景 #

初始DataFrame为3列单行结构：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'TotalInvoicedPrice': [123],
                   'TotalProductCost': [18],
                   'ShippingCost': [5]})

执行df = df.T转置后，得到3行1列的结构，但原索引是原DataFrame的列名，此时直接用df.columns["Metrics","Values"]会报错，因为列数不匹配，且未将索引转为普通列。

正确解决方案 #

方法一：转置后重置索引并重命名列

先将转置后的索引转为普通列，再指定列名：

# 转置DataFrame
df_transposed = df.T
# 重置索引，将原索引转为列
df_transposed = df_transposed.reset_index()
# 重命名列
df_transposed.columns = ['Metrics', 'Values']

# 输出结果
print(df_transposed)

输出结果：

Metrics  Values
0  TotalInvoicedPrice     123
1   TotalProductCost      18
2        ShippingCost       5

方法二：一行代码简化实现

用rename_axis给索引命名，再结合reset_index将索引转为列并指定列名：

df_transposed = df.T.rename_axis('Metrics').reset_index(name='Values')

此方法更简洁，效果和方法一完全一致。

错误原因说明 #

转置后的DataFrame仅包含1列，而你试图直接设置2个列名，导致列数不匹配触发报错；同时原索引（原DataFrame的列名）未转为普通列，无法直接作为"Metrics"列使用，必须先通过reset_index将索引转为列后再设置列名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Slavisha84