Pandas DataFrame：如何水平打印单行？

Question

DataFrame 的单行并排打印值，即 column_name 然后是 columne_value 在一行中，下一行包含下一个 column_name 和 columne_value。例如，下面的代码

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[100,200,300],[400,500,600]])
for index, row in df.iterrows():
    # other operations goes here....
    print row

第一行的输出为

0    100
1    200
2    300
Name: 0, dtype: int64

有没有办法水平打印每一行并忽略数据类型名称？第一行示例：

 0    1    2
100  200  300

原文由 gmsi 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

使用 to_frame 方法然后转置 T

 df = pd.DataFrame([[100,200,300],[400,500,600]])
for index, row in df.iterrows():
    print(row.to_frame().T)

     0    1    2
0  100  200  300
     0    1    2
1  400  500  600

---

笔记：

这类似于@JohnE 的回答，因为方法 to_frame 是围绕 pd.DataFrame 的语法糖。

事实上，如果我们 按照代码

def to_frame(self, name=None):
    """
    Convert Series to DataFrame
    Parameters
    ----------
    name : object, default None
        The passed name should substitute for the series name (if it has
        one).
    Returns
    -------
    data_frame : DataFrame
    """
    if name is None:
        df = self._constructor_expanddim(self)
    else:
        df = self._constructor_expanddim({name: self})

    return df

指向 _constructor_expanddim

 @property
def _constructor_expanddim(self):
    from pandas.core.frame import DataFrame
    return DataFrame

你可以看到它只返回可调用的 DataFrame

原文由 piRSquared 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

使用转置属性：

 df.T

     0    1    2
0  100  200  300

原文由 Zeugma 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议