如何正确调整pandas DataFrame的pivot操作得到单级表头单行结果

你遇到的问题来源于pivot参数配置缺失，可按以下步骤调整：

首先先将answers列的单元素列表提取为标量，避免结果中出现列表格式的取值：

df['answers'] = df['answers'].str[0]

方案1：用pivot正确配置参数实现 #

给所有行指定同一个虚拟索引，同时明确指定values参数避免生成两级表头：

res = df.pivot(
    index=[0]*len(df),  # 所有行归到同一个索引下，最终只会生成1行
    columns='questionId', 
    values='answers'
).reset_index(drop=True)  # 删掉多余的虚拟索引列

方案2：用set_index+转置更简洁实现 #

res = df.set_index('questionId')['answers'].to_frame().T.reset_index(drop=True)

原代码问题说明 #

1. 未指定index参数：pandas默认沿用原DataFrame的行索引，6条原数据会生成6行，除了对应questionId的位置外其他都是空值
2. 未指定values参数：pandas会将除columns参数外的剩余列作为上层表头，生成answers + questionId的两级结构

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