如何在不创建variable和value列的情况下实现DataFrame列转行？

这题我熟！要实现这种把成对的重复列（Reference/Reference.2、Amount/Amount.2）转成多行，且不生成variable和value这类中间列的需求，咱们直接用pandas的列拆分、重命名+合并就能搞定，步骤清晰又高效。

步骤1：构造原始DataFrame（模拟你的输入） #

首先先把你给出的示例数据转换成pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 模拟原始数据
data = {
    'Reference': ['20171201'],
    'Amount': ['100,00 €'],
    'Reference.2': ['20171204'],
    'Amount.2': ['110,00 €']
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤2：拆分列组并重命名 #

把原始DataFrame拆分成两组列（每组对应一行目标数据），然后把第二组的列名改成和第一组一致：

# 第一组：保留原始的Reference和Amount列
group1 = df[['Reference', 'Amount']]

# 第二组：取Reference.2和Amount.2列，并重命名为目标列名
group2 = df[['Reference.2', 'Amount.2']].rename(
    columns={'Reference.2': 'Reference', 'Amount.2': 'Amount'}
)

步骤3：合并两组数据并调整索引 #

把处理好的两组数据纵向合并，再调整索引让它和你期望的格式一致：

# 纵向合并两组，忽略原来的索引
result = pd.concat([group1, group2], ignore_index=True)

# 把索引改成1:、2:的格式（可选，如果你需要和示例完全匹配的话）
result.index = [f"{i+1}:" for i in result.index]

最终结果 #

运行完上面的代码后，result就是你想要的格式：

Reference     Amount
1:      20171201  100,00 €
2:      20171204  110,00 €

这种方法的好处是完全贴合你的需求，没有多余的中间列，操作也都是pandas的基础方法，容易理解和维护。

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