Pandas DataFrame循环处理问题 使用.transpose()转换格式失败求助

以下为.transpose()无法满足转换需求时的常用处理方案：

• 若需将原表某行字段转为列维度，使用pivot()方法，核心参数为index（保留为行的字段）、columns（需转为列的字段）、values（单元格填充值对应的字段）
• 若转换过程中存在重复键需要聚合，使用pivot_table()方法，可通过aggfunc参数指定求和、均值、计数等聚合规则
• 若为列转行的宽表转长表需求，使用melt()方法，id_vars参数指定保留的标识列，value_vars参数指定需转为行值的列
• 若原表为多层索引结构，先调用reset_index()将索引转为普通列后再执行转换操作，转换完成后可按需调用set_index()重新设置索引
• 若转换逻辑高度定制无内置方法适配，可通过iterrows()/itertuples()遍历原表逐行处理，将处理结果组装为列表后直接新建目标DataFrame

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