如何使用Pandas将第二行数据作为新列拼接至首行

你可以通过分拆行、加后缀后横向拼接的方式实现需求，代码如下：

import pandas as pd
# 你的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'C':[5,4],'P':[2.3,5.6]})
# 取出索引0的行，保持DataFrame结构
row_0 = df.loc[[0]].reset_index(drop=True)
# 取出索引1的行，为所有列名添加_1后缀避免重名
row_1 = df.loc[[1]].reset_index(drop=True).add_suffix('_1')
# 横向拼接得到结果
result = pd.concat([row_0, row_1], axis=1)

如果需要更简洁的写法，也可以合并为一行：

result = pd.concat([df.loc[[0]], df.loc[[1]].add_suffix('_1')], axis=1).reset_index(drop=True)

输出结果 #

最终得到的result结构如下：

C    P  C_1  P_1
0  5  2.3    4  5.6

说明 #

• 使用loc[[0]]而非loc[0]是为了保留DataFrame的二维结构，避免转为Series后出现拼接维度不匹配的问题
• 你要求的重复列名自动加_1后缀的需求，直接通过add_suffix方法即可实现，无需额外处理列名冲突

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RealRageDontQuit