Python操作JSON生成pandas DataFrame时如何将首列转为首行

• 读取后直接调整（适用于已经将数据读入内存的场景，操作效率高，适合大体积DataFrame）
  如果需要将首列内容设置为表头：

# 提取首列值作为新列名
test_sarcasm_df.columns = test_sarcasm_df.iloc[:, 0]
# 删除冗余的首列
test_sarcasm_df = test_sarcasm_df.drop(test_sarcasm_df.columns[0], axis=1).reset_index(drop=True)

如果需要将首列整体转为第一行（列转行）：

# 直接转置DataFrame即可完成列行转换
test_sarcasm_df = test_sarcasm_df.T.reset_index(drop=True)

• 读取时直接适配JSON格式（更省内存，推荐大文件使用）
  出现格式问题大多是因为JSON存储结构和pandas默认读取规则不匹配，你可以在read_json方法中添加orient参数适配你的JSON结构，常用参数值如下：
  • orient='records'：适配按行存储单条数据的JSON结构
  • orient='index'：适配外层键为行索引的JSON结构
  • orient='columns'：适配外层键为列名的JSON结构
    读取超大文件时可额外添加lines=True、chunksize=10000参数按批次读取，避免内存溢出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Qi'ra