Python Pandas中转置数据集后如何去除带索引数字的多余列头

原代码错误说明 #

• Pandas 不存在drop_index内置方法，属于方法名调用错误
• 参数命名不符合规范：inplace为全小写，官方不存在Drop参数

对应解决方法 #

你遇到的转置后出现带数字的多余列头，本质是原DataFrame的默认整数索引在转置后被自动映射为新的列索引层级，按实际场景选择对应操作即可：

场景1：单层多余数字列头，需用转置后第一行作为新列名 #

# 执行转置
AIR_LINES_TRANSPOSE = AIR_LINES.transpose()
# 取第一行数据作为新列名
AIR_LINES_TRANSPOSE.columns = AIR_LINES_TRANSPOSE.iloc[0]
# 删除已用作列名的冗余第一行
AIR_LINES_TRANSPOSE = AIR_LINES_TRANSPOSE[1:]
# 可选：重置索引清除原行索引残留
AIR_LINES_TRANSPOSE.reset_index(drop=True, inplace=True)

场景2：多层列索引（MultiIndex），多余数字为其中一层 #

AIR_LINES_TRANSPOSE = AIR_LINES.transpose()
# 删除指定层级的列索引，level参数填要删除的数字层的序号，通常为0
AIR_LINES_TRANSPOSE.columns = AIR_LINES_TRANSPOSE.columns.droplevel(level=0)

场景3：仅展示时出现多余数字列头，无需删除数据 #

如果只是索引名展示多余，不需要改动实际数据，直接清空对应名称即可：

# 清空列索引的名称
AIR_LINES_TRANSPOSE.columns.name = None
# 如果是行索引名称多余，执行这行
AIR_LINES_TRANSPOSE.index.name = None

内容的提问来源于stack exchange，提问作者v-jh