如何将我的 pandas 数据框中的所有行附加到一个大行中？答案

【问题标题】：How do I append all the rows in my pandas dataframe into one big row?如何将我的 pandas 数据框中的所有行附加到一个大行中？
【发布时间】：2022-01-10 22:21:51
【问题描述】：

我想根据时间列创建新列。我正在尝试将每行中的最后 5 个值附加到第 0 行，然后使用时间列作为每列的标题。

指数代码日期时间成交量开盘收盘高低

0 AAPL 2022-01-06 09:00 121611 174.78 174.00 175.08 173.76
1 AAPL 2022-01-06 10:00 83471 174.11 173.89 174.64 173.88
2 苹果 2022-01-06 11:00 76327 173.99 173.55 174.25 173.16
3 AAPL 2022-01-06 12:00 83471 174.11 173.89 174.64 173.88

最终我希望它看起来像这样：

代码日期时间 vol9am open9am close9am high9am low9am vol10am open10am close10am high10am low10am

AAPL 2022-01-06 09:00 121611 174.78 174.00 175.08 173.76 83471 174.11 173.89 174.64 173.88

有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas dataframe transpose

【解决方案1】：

Pandas 的unstack 函数将实现这一点。这将为列名提供多索引；如果你只想要一个单层索引，你可以使用to_flat_index：

df = pd.DataFrame(columns = ['index', 'ticker', 'date', 'time', 'vol', 'open', 'close', 'high', 'low'], 
            data = [
                [0, 'AAPL', '2022-01-06', '09:00', 121611, 174.78, 174.00, 175.08, 173.76],
                [1, 'AAPL', '2022-01-06', '10:00', 83471, 174.11, 173.89, 174.64, 173.88],
                [2, 'AAPL', '2022-01-06', '11:00', 76327, 173.99, 173.55, 174.25, 173.16],
                [3, 'AAPL', '2022-01-06', '12:00', 83471, 174.11, 173.89, 174.64, 173.88],
            ]
            )

df.set_index(['ticker','date','time'])[['open','close']].unstack()

理想情况下，如果您可以使用一些最低限度的工作代码发布您的问题，那么复制起来会容易得多:)

【讨论】：

您好，感谢您的回复。我的代码只是从 API 拉取生成数据帧，这就是我没有发布它的原因。您的代码运行良好。现在我只需添加“data = df.values.tolist()”以通过任意数量的基于时间的列表来创建一个巨型行。再次感谢@DaveB。
不用担心 - 如果有帮助，请随时接受答案（绿色勾号）:)