如何将DataFrame中的每三列转换为行形式？

你可以借助 pandas 结合 numpy 的数组重塑功能快速实现需求，步骤如下：

1. 构造示例 DataFrame（已有数据可跳过） #

import pandas as pd

data = {
    'col1': ['a1', 'a2'],
    'col2': ['b1', 'b2'],
    'col3': ['c1', 'c2'],
    'col4': ['d1', 'd2'],
    'col5': ['e1', 'e2'],
    'col6': ['f1', 'f2'],
    'col7': ['g1', 'g2'],
    'col8': ['h1', 'h2'],
    'col9': ['i1', 'i2']
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 执行列转行操作 #

核心是利用数组重塑，将原数据按每3列一组转换为行：

# 将DataFrame转为numpy数组后重塑，再转回DataFrame并设置列名
result_df = pd.DataFrame(df.values.reshape(-1, 3), columns=['col1', 'col2', 'col3'])

运行后得到的 result_df 就是目标格式：

col1 col2 col3
0   a1   b1   c1
1   a2   b2   c2
2   d1   e1   f1
3   d2   e2   f2
4   g1   h1   i1
5   g2   h2   i2

原理说明 #

• df.values：将DataFrame转换为numpy二维数组，保留原始数据的顺序
• reshape(-1, 3)：自动计算行数（总元素数 ÷ 3），固定列数为3，实现每3列数据转为一行的效果
• 最后重新指定列名，匹配目标格式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gh1222