Pythonにて、リストやNumpy配列をpd.DataFrame()でDataFrameに変換すると、必ずカラムとして導入されます。つまり、データが縦方向に並んだ表ができあがります。
これを横方向、つまり行として表を作りたい場合は、一次元の配列のままではなく、二次元の配列にすればよいです。
二次元のリスト、Numpy配列にする
例えば [1 2, 3]やarray([1, 2, 3])というのは一次元の配列です。
これをDataFrameに変換すると、縦に並んだ状態で表が作成されます。
一方、[[1, 2, 3]]やarray([[1, 2, 3]])のように、角カッコ[ ] でもう一重括ってやれば、DataFrame変換後に横に並んだ表ができます。
DataFrameはもともと2次元の表であり、例えば以下のようにすれば、
pd.DataFrame([[1, 2, 3],
4, 5, 6]])
とそのまま表にしてくれます。
したがって、横一列の表をつくりたいなら、
[[1, 2, 3]]
とすればいいわけですし、縦一列の表を作りたいなら、
[[1],
[2],
[3]]
とすればいいわけです。
1次元の形、つまり
[1, 2, 3]
の状態でDataFrameに変換すると、デフォルトで縦一列に並ぶんですよ、ということです。
リストやNumpy配列を変数にした場合も同じ
リストやNumpy配列を変数にした場合も同じです。
HP = [120, 110, 75, 50]というリストがあるとします。
pd.DataFrame(HP)だと
のように縦に並んだDataFrame表ができます。
pd.DataFrame([HP])だと
のように横に並んだDataFrame表ができます。
混乱しそうなら、常に2次元で書くクセをつけておく
ということで、混乱しそうなら常に2次元で書くクセをつけておくとよいです。