Pandas多DataFrame处理：如何生成指定列格式的新DataFrame

核心思路 #

你需要将DF2的Name列值与**原列名(Price/Colour)**拼接成新的列名，最终生成一行的宽格式DataFrame。以下是具体实现步骤：

步骤1：构造示例数据 #

先模拟你的DF2（DF1与DF2的Name列一致，实际处理仅需DF2即可）：

import pandas as pd

df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['AB', 'BC', 'TB', 'QT', 'YU'],
    'Price': [15, 20, 23, 52, 55],
    'Colour': ['red', 'white', 'blue', 'orange', 'pink']
})

步骤2：转换格式 #

通过以下代码直接生成目标DataFrame：

# 将Name设为索引后转置，再拼接索引生成新列名
transformed = df2.set_index('Name').unstack()
transformed.index = transformed.index.map(lambda x: f'{x[1]}_{x[0]}')

# 转换为一行的DataFrame
df_result = transformed.to_frame().T

输出结果 #

运行后df_result的格式完全符合你的需求：

AB_Price AB_Colour  BC_Price BC_Colour  TB_Price TB_Colour  QT_Price QT_Colour  YU_Price YU_Colour
0        15       red        20     white        23      blue        52    orange        55      pink

补充说明 #

你给出的目标格式里把QT写成了QC，这应该是笔误，代码中保留了原数据的QT，如果需要修改直接调整DF2的Name值即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nilay