Pandas取单行后自动转置 如何回置结构并正确保存为CSV文件

你在使用df.loc[行索引, :]筛选单行数据时，Pandas默认会将结果降维为Series对象，而非保持二维DataFrame结构。对Series执行transpose()操作不会改变其输出形态，因此你会得到竖排的展示效果，导出csv也不符合预期。

有两种常用的修正方式：

• 方式1：筛选时直接保留DataFrame结构
  给行索引参数包裹一层列表，告诉Pandas你需要返回二维结构，不需要降维。将你的df2定义代码修改为：

  df2 = df1.loc[[df1.loc[:,"col2"].idxmax()],:]
  

  此时df2本身就是你需要的单行DataFrame，不需要再执行transpose操作，直接输出、保存即可。
• 方式2：对已有Series转换为单行DataFrame
  如果你已经拿到了Series格式的df2，可通过to_frame()先转为列向DataFrame，再转置得到正确结构：

  df3 = df2.to_frame().T
  

import pandas as pd
d1 = {
    'col1': [1, 2], 
    'col2': [4, 7], 
    'col3': [8, 5], 
}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)
# 方式1 筛选时直接保留DataFrame结构
df3 = df1.loc[[df1.loc[:,"col2"].idxmax()],:]
print("df3:")
print(df3)
df3.to_csv("df3.csv")

运行上述代码后，df3的打印结果与你期望的结构一致，导出的csv格式也符合要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ecjb