Python 如何更改数据帧'；熊猫中的行到列？

现在，我有一个数据帧

df

：

>>> df = pd.DataFrame({'name':['a','a','b'], 'value1':[100,200,300], 'value2':[1,2,3]})
>>> df
  name  value1  value2
0    a     100       1
1    a     200       2
2    b     300       3

现在，我想将

df

更改为以下形式：

        name  value1  value2 name  value1  value2
          a     100       1    a     200       2
          b     300       3

那么，如何有效地转换

df

？

使用+：

对于唯一的列名称，请使用

join

：

df1.columns = df1.columns.map('_'.join)
print (df1)
  name_0  value1_0  value2_0 name_1  value1_1  value2_1
0      a     100.0       1.0      a     200.0       2.0
1      b     300.0       3.0   None       NaN       NaN

如果需要重复的列名称，请使用：

编辑：

---

使用

apply

的替代方法是有问题的，因为所有

dtype

都被更改为

object

您请求的数据结构对于进一步处理（尤其是重复的标题）来说效率不高。你为什么要用那种格式？如果有几十个相同的名称，那么可能会有数百列。也许有更好的解决方案可以让你得到最终的结果。Thx，因为我正试图将数据处理成下游需要的形式，我也认为这种结构组织得不好，但我没有其他选择。

df1.columns = df1.columns.map('_'.join)
print (df1)
  name_0  value1_0  value2_0 name_1  value1_1  value2_1
0      a     100.0       1.0      a     200.0       2.0
1      b     300.0       3.0   None       NaN       NaN

df1.columns = df1.columns.droplevel(1)
print (df1)
  name  value1  value2  name  value1  value2
0    a   100.0     1.0     a   200.0     2.0
1    b   300.0     3.0  None     NaN     NaN