如何获得 pandas 数据框的正确旋转？

Question

我有以下

pandas

数据框：

import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({
    'nombreNumeroUnico': ['UP2_G1_B', 'UP2_G2_B'],
    'pMax': [110.0, 110.0]
})

df2
((Out  [1])): 
  nombreNumeroUnico   pMax
0          UP2_G1_B  110.0
1          UP2_G2_B  110.0

预期结果

我想把它改成：

   UP2_G1_B  UP2_G2_B
0       110       110

到目前为止我已经尝试过的事情

到目前为止，我能够使用数据透视函数对其进行转换，但我没有得到我想要的确切结果。

df2.pivot(index=None, columns="nombreNumeroUnico", values="pMax")
((Out  [57])): 
nombreNumeroUnico  UP2_G1_B  UP2_G2_B
0                     110.0       NaN
1                       NaN     110.0

问题

但这不是我想要的确切结果。怎样才能得到预期的结果？

Answer 1

请使用

df2.set_index('nombreNumeroUnico').T.reset_index(drop=True)

测试代码：

import pandas as pd

df2 = pd.DataFrame({
    'nombreNumeroUnico': ['UP2_G1_B', 'UP2_G2_B'],
    'pMax': [110.0, 110.0]
})

result_df = df2.set_index('nombreNumeroUnico').T.reset_index(drop=True)
result_df.columns.name = None
print(result_df)

输出：

   UP2_G1_B  UP2_G2_B
0     110.0     110.0

Answer 2

一种可能的解决方案是：

df = df2.pivot_table(columns="nombreNumeroUnico", values="pMax")
df.columns.name = None
df = df.reset_index(drop=True)

然后：

df
((Out  [84])): 
   UP2_G1_B  UP2_G2_B
0     110.0     110.0