将行值转换为多列-Dask

我有一个包含单列数据的文件。其中很少有需要转换为列作为标题。经过几次dask计算后，我将数据帧缩减如下：

In [9]: df.compute()
Out[9]:
                                    *
0                    140 Global Intel
1                         1 Frequency
2                          2 Currency
3               3 Currency Conversion
4                            4 Market
5                      5 Segmentation
6                            6 Sector

是否可以使用dask本身将行转换为列并创建新的数据帧？ 感谢您的帮助

编辑： 这是我的最后一个数据帧在Transpose之后的样子

In [22]: df_final
Out[22]:
Empty DataFrame
Columns: [140 Global Intel, 1 Frequency, 2 Currency, 3 Currency Conversion, 4 Market, 5 Segmentation, 6 Sector]
Index: []

---

您可以使用以下方法从数据帧df的列（在您的示例中：

column='*'

）创建空数据帧：

import pandas as pd
df_empty = pd.DataFrame(columns=df.compute()[[column]].T)

如果打印

df_empty

：

Empty DataFrame
Columns: [(140 Global Intel, 1 Frequency, 2 Currency, 3 Currency Conversion, 4 Market, 5 Segmentation, 6 Sector)]
Index: [] 

---

如果要切换回Dask，请使用

dd.from\u

，但是否要使用带有该标题的单列数据集？或者将其用于另一个标题？在后一种情况下，您可以获取这些值并创建一个新的数据帧，并将这些值作为标头（您可以在创建或更新数据帧时指定该选项，至少在pandas中，它应该与dask具有相同的API）@Isabi I已包含用于引用的最终输出根据，df.compute（）应返回pandas数据帧。因此，您可以使用熊猫api。df_pandas=df.compute（）cols=df_pandas.values.tolist（）。然后创建一个新的dask数据帧，如中所示