Python 将数据帧轴折叠到单行

我有一个需要转换为单个数据帧行的元组列表，其中第一个元组项转换为列，第二个元组项转换为相应的值。以下是我尝试过的：

数据：

[(0, 0.52776772063535005),
 (4, 0.18798097301734626),
 (6, 0.09831844955142259),
 (5, 0.059519666448517437),
 (3, 0.054459995937603152),
 (9, 0.052905323520468818)]

将此数据视为

test

，我尝试将其转换为dataframe，然后再转换为pivot，但无法将数据作为一个记录展平

test = pd.DataFrame.from_records(scores[0])
test.columns=['t1','t2']
   t1        t2
0   0  0.527768
1   4  0.187981
2   6  0.098318
3   5  0.059520
4   3  0.054460
5   9  0.052905

test2=test.pivot（index=None，columns='t1'，values='t2'）

而我想要的是它在一行中：

 t1         0        3         4        5         6         9
    0   0.527768  0.05446  0.187981   0.05952  0.098318 0.052905

---

有没有一种方法可以将轴折叠为一行，而不是将数据跨多个索引？

您可以将索引更改为单个值

test.index=[0]*len(test)


test.pivot(index=None, columns='t1',values='t2')
Out[525]: 
t1         0        3         4        5         6         9
0   0.527768  0.05446  0.187981  0.05952  0.098318  0.052905

或使用

b填充

test.pivot(index=None, columns='t1',values='t2').bfill().iloc[[0],:]
Out[532]: 
t1         0        3         4        5         6         9
0   0.527768  0.05446  0.187981  0.05952  0.098318  0.052905

或者我们根据数据创建df

pd.Series(dict(data)).to_frame().T
Out[555]: 
          0        3         4        5         6         9
0  0.527768  0.05446  0.187981  0.05952  0.098318  0.052905

您也可以将索引设置为
t1
，并在显示时转置数据帧，如果需要，可以选择按索引对值进行排序。这样，就不需要旋转值

import pandas as pd
records = [
 (0, 0.52776772063535005),
 (4, 0.18798097301734626),
 (6, 0.09831844955142259),
 (5, 0.059519666448517437),
 (3, 0.054459995937603152),
 (9, 0.052905323520468818)
]
test = pd.DataFrame.from_records(records, columns=['t1', 't2'])
test = test.set_index('t1')
test = test.sort_index().transpose()

# prints out:

t1         0        3         4        5         6         9
t2  0.527768  0.05446  0.187981  0.05952  0.098318  0.052905

@幽会yw:-）快乐编码
import pandas as pd
records = [
 (0, 0.52776772063535005),
 (4, 0.18798097301734626),
 (6, 0.09831844955142259),
 (5, 0.059519666448517437),
 (3, 0.054459995937603152),
 (9, 0.052905323520468818)
]
test = pd.DataFrame.from_records(records, columns=['t1', 't2'])
test = test.set_index('t1')
test = test.sort_index().transpose()

# prints out:

t1         0        3         4        5         6         9
t2  0.527768  0.05446  0.187981  0.05952  0.098318  0.052905