Pandas如何实现DF行列转置、设置列名并重置索引

目标效果 #

对DataFrame做结构转换，最终满足：

• 原有列转置为行
• 转置生成的行作为新表的行索引
• 原表中存储的字段名作为新表列标题，不保留在行内容中
  参考示例：
• 转置前DF示例：
• 直接转置的错误结果示例：

最简实现 #

一行代码即可完成符合要求的转换：

# df为原始DataFrame变量名
new_df = df.set_index(df.columns[0]).T

实现逻辑 #

1. set_index(df.columns[0])：将原表存储字段/指标名的第一列设置为行索引，提前将待作为新列名的内容放到转置后映射为列名的位置
2. .T执行转置：转置后原行索引自动成为新表列名，原列名自动成为新表的行索引，完全匹配需求。

分步实现（适配自定义调整场景） #

如果转换过程中需要做额外数据清洗、格式调整，可以拆分步骤执行：

# 1. 执行基础转置
new_df = df.T
# 2. 将转置后第一行（原表存储字段名的行）设置为新表列名
new_df.columns = new_df.iloc[0]
# 3. 移除已经被用作列名的第一行，仅保留有效数据
new_df = new_df.iloc[1:]

直接转置报错原因 #

直接调用df.T转置时，pandas默认会将原表的默认整数索引作为转置后的列名，不会自动识别存在第一行/第一列的业务字段名，因此会出现字段名混入行内容、列名显示为0/1/2默认序号的错误结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruhlickd