如何使用Pandas重新排列DataFrame实现多行合并为一行并扩展列数？

首先构造你给出的示例DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [[x]*5 for x in ['a','b','c','d','e','f']],
    index=[1,2,3,4,5,6],
    columns=['A','B','C','D','E']
)

方法一：分组拼接（灵活适配复杂场景） #

• 步骤1：生成分组标识
  每2行分为一组，用整数除法生成分组键：

  df['group'] = (df.index - 1) // 2
  

• 步骤2：分组合并行
  对每个分组，将第二行内容拼接至第一行后方：

  def combine_rows(group):
      base_row = group.iloc[0].copy()
      add_vals = group.iloc[1].values[:5]
      return pd.concat([base_row, pd.Series(add_vals)], ignore_index=True)
  
  result = df.groupby('group').apply(combine_rows)
  

• 步骤3：调整列名与索引

  result.columns = ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J']
  result.index = df.index[::2]  # 保留原分组首行索引1、3、5
  

方法二：numpy重塑（高效适配规则数据） #

如果数据行数是偶数且分组规则固定，用numpy重塑更高效：

reshaped_data = df.values.reshape(3, 10)
result = pd.DataFrame(
    reshaped_data,
    index=[1,3,5],
    columns=['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J']
)

最终得到的result结构如下：

A  B  C  D  E  F  G  H  I  J
1  a  a  a  a  a  b  b  b  b  b
3  c  c  c  c  c  d  d  d  d  d
5  e  e  e  e  e  f  f  f  f  f

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Henul