環境

Python 3.12.1
pandas 2.2.0

やりたいこと

pandas.pivot_tableで集計したpandas.DataFrameを、CSVファイルに出力したいです。
空のDataFrameを集計した場合は、CSVファイルにはヘッダ行のみ出力したいです。そうすることで、どのようなDataFrameでもCSVファイルの構造（列情報）は保たれるからです。

sample.py

import pandas as pd


def aggregate(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return df.pivot_table(index="name", aggfunc="sum", values="working_hours")


df1 = pd.DataFrame(
    {"name": ["A", "A", "B"], "class": ["X", "Y", "Z"], "working_hours": [1, 2, 4]}
)
aggregate(df1).to_csv("df1.csv")

# 空のDataFrameを生成
df2 = pd.DataFrame(columns=["name", "class", "working_hours"])
# df1のdtypesと同じにした
df2 = df2.astype({"working_hours": "int64"})

aggregate(df2).to_csv("df2.csv")

しかし、空のDataFrameを集計した結果をCSVファイルに出力すると、nameしか出力されませんでした。

$ python sample.py

$ cat df1.csv
name,working_hours
A,3
B,4

$ cat df2.csv
name

DataFrameの中身を一つずつ確認する

生成されたDataFrameの中身を一つずつ確認していきます。

空でないDataFrame

集計前のDataFrame

In [208]: df1 = pd.DataFrame(
     ...:     {"name": ["A", "A", "B"], "class": ["X", "Y", "Z"], "working_hours": [1, 2, 4]}
     ...: )

In [209]: df1
Out[209]:
  name class  working_hours
0    A     X              1
1    A     Y              2
2    B     Z              4

In [210]: df1.dtypes
Out[210]:
name             object
class            object
working_hours     int64
dtype: object

集計後のDataFrame

In [218]: df1_agg = df1.pivot_table(index="name", aggfunc="sum", values="working_hours")

In [219]: df1_agg
Out[219]:
      working_hours
name
A                 3
B                 4

In [220]: df1_agg.dtypes
Out[220]:
working_hours    int64
dtype: object

In [221]: df1_agg.columns
Out[221]: Index(['working_hours'], dtype='object')

In [222]: df1_agg.index
Out[222]: Index(['A', 'B'], dtype='object', name='name')

空のDataFrame

集計前のDataFrame

In [229]: df2 = pd.DataFrame(columns=["name", "class", "working_hours"])

In [246]: df2=df2.astype({"working_hours":"float"})

In [247]: df2
Out[247]:
Empty DataFrame
Columns: [name, class, working_hours]
Index: []

In [248]: df2.dtypes
Out[248]:
name              object
class             object
working_hours    float64
dtype: object

集計後のDataFrame

In [249]: df2_agg = df2.pivot_table(index="name", aggfunc="sum", values="working_hours")

In [250]: df2_agg
Out[250]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

In [251]: df2_agg.dtypes
Out[251]: Series([], dtype: object)

In [252]: df2_agg.columns
Out[252]: Index([], dtype='object')

In [253]: df2_agg.index
Out[253]: Index([], dtype='object', name='name')

分かったこと

集計後のDataFrameの`columns`プロパティ

空でないDataFramedf1をpivot_tableで集計すると、columnsプロパティは['working_hours']でした。それに対して、空のDataFramedf2を集計すると、columnsプロパティは[]で空でした。
df1とdf2のcolumnsプロパティは同じ値なので、pivot_tableで集計した結果のcolumnsプロパティも同じ値になることを、私は期待していました。なぜ同じ値にならないのでしょうか？

直接的な原因は分かりませんでした。
ただ、pivot_tableにcolumns="class"引数を指定すると、集計したDataFrameのcolumnsはclass列の値['X', 'Y', 'Z']になります。

In [375]: df1_agg1 = df1.pivot_table(index="name", values="working_hours", columns="class", aggfunc="sum",fill_value=0)

In [377]: df1_agg1
Out[377]:
class  X  Y  Z
name
A      1  2  0
B      0  0  4

In [378]: df1_agg1.columns
Out[378]: Index(['X', 'Y', 'Z'], dtype='object', name='class')

pivot_tableで集計したDataFrameのcolumnsは、集計前のDataFrameの値によって変わるので、空のDataFrameをpivot_tableで集計したDataFrameのcolumnsプロパティは空なのかもしれません。

集計後のDataFrameの`index`プロパティ

pivot_tableでindex引数に渡した列名nameが、indexプロパティのnameに格納されていました。このnameプロパティの値が、CSVファイルdf2.csvに出力されていました。

対応方法

空のDataFrameを`pivot_table`で集計しない

aggregate()に渡されたDataFrameが空の場合は、個別に空のDataFrameを返すようにしました。

def aggregate(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    if len(df) == 0:
        df_empty = pd.DataFrame(columns=["working_hours"], index=pd.Index([],name="name"))
        return df_empty.astype({"working_hours": "int64"})

    return df.pivot_table(index="name", aggfunc="sum", values="working_hours")

$ python sample.py

$ cat df2.csv
name,working_hours

In [242]: df2_agg2 = df2.pivot_table(index="name", aggfunc="sum", values="working_hours", columns="class", fill_value=0)

In [243]: df2_agg2
Out[243]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

In [244]: df2_agg2.dtypes
Out[244]: Series([], dtype: object)

In [245]: df2_agg2.columns
Out[245]: Index([], dtype='object', name='class')

`pivot_table`でなく`groupby`で集計する

今回の例だとpivot_tableのcolumnsプロパティを使用していないので、groupby()でも同じ結果を得ることができました。

def aggregate(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return df.groupby("name")[["working_hours"]].sum()

In [380]: df1.groupby("name")[["working_hours"]].sum()
Out[380]:
      working_hours
name
A                 3
B                 4

In [383]: df2_agg3 = df2.groupby("name")[["working_hours"]].sum()

In [384]: df2_agg3.columns
Out[384]: Index(['working_hours'], dtype='object')

補足：空のDataFrameに対してできること

私の知る範囲では、空でないDataFrameに対して実行した結果のcolumnsプロパティは、空のDataFrameに対して実行した結果と同じでした。

以下に、実際に実行した結果を記載します。

`merge`

In [387]: df3 = pd.DataFrame({"name": ["A", "C", "C"], "country": ["Japan", "U.S.", "U.K."]})

In [388]: df3
Out[388]:
  name country
0    A   Japan
1    C    U.S.
2    C    U.K.

In [393]: df3.merge(df2, on="name", how="left")
Out[393]:
  name country class  working_hours
0    A   Japan   NaN            NaN
1    C    U.S.   NaN            NaN
2    C    U.K.   NaN            NaN

列の追加

# どんな値を設定してもよい
In [398]: df2["category"] = None

In [399]: df2
Out[399]:
Empty DataFrame
Columns: [name, class, working_hours, working_hours*2, category]
Index: []

`concat`

In [401]: pandas.concat([df1,df2])
Out[401]:
  name class  working_hours
0    A     X              1
1    A     Y              2
2    B     Z              4