使用列表中的Pivos Pivot消除多个Nan

Question

我的python列表是：

prop = [('City', ' Python Town'),
 ('Property Type', ' Townhouse'),
 ('Square Feet', ' 1400'),
 ('Zip Code', ' 5000'),
 ('Bathrooms', ' 3'),
 ('Bedrooms', ' 3'),
 ('MLS', ' 0202'),
 ('Price1', ' 1295000'),
 ('Posted On', ' Dec 1, 2019')]

如果我将其编入索引，将是一个示例：

prop[0][0] = City
prop[0][1] = Python Town

已转换为数据框：

df = pd.DataFrame(prop)
df.pivot(columns = 0, values = 1)

获取此：

    Bathrooms   Bedrooms    City         MLS    Posted On   Price1  Property Type   Square Feet Zip Code
0   NaN         NaN         Python Town NaN     NaN         NaN     NaN             NaN         NaN
1   NaN         NaN         NaN         NaN     NaN         NaN     Townhouse       NaN         NaN
2   NaN         NaN         NaN         NaN     NaN         NaN     NaN             1485        NaN
3   NaN         NaN         NaN         NaN     NaN         NaN     NaN             NaN         5000
4   3           NaN         NaN         NaN     NaN         NaN     NaN             NaN         NaN
5   NaN           3         NaN         NaN     NaN         NaN     NaN             NaN         NaN
6   NaN         NaN         NaN         0202    NaN         NaN     NaN             NaN         NaN
7   NaN         NaN         NaN         NaN     NaN         1295000 NaN             NaN         NaN
8   NaN         NaN         NaN         NaN     Dec 10, 2019NaN     NaN             NaN         NaN

如何在消除所有不必要的Nan的同时消除行索引并使它成为1行？

Answer 1

在枢轴之前，您可以对其进行转换，以得到如下所示的输出：

df.T 

              0              1            2         3          4         5      6         7             8
0          City  Property Type  Square Feet  Zip Code  Bathrooms  Bedrooms    MLS    Price1     Posted On
1   Python Town      Townhouse         1400      5000          3         3   0202   1295000   Dec 1, 2019