如何实现Pandas数据框的列转行（将年份列合并为单个year列）？

嗨，这个需求太常见啦！用Pandas内置的melt()函数就能完美解决宽表转长表的问题，把分散在不同列的年份整合到单独的year列里。

我给你举个具体的例子，先模拟一下你的原始数据结构：

import pandas as pd

# 假设你的原始数据长这样（country是示例的非年份列，你可以换成自己数据里的对应列）
df = pd.DataFrame({
    'country': ['USA', 'Canada', 'UK'],
    '2020': [100, 200, 300],
    '2021': [150, 250, 350],
    '2022': [200, 300, 400]
})

接下来用melt()转换：

# id_vars指定需要保留的非年份列（如果有多个可以写成列表，比如['country', 'category']）
# var_name设置新的年份列名称为'year'
# value_name设置年份对应数值的列名（你可以根据自己的数据改成实际的字段名，比如'gdp'、'sales'）
df_long = df.melt(id_vars=['country'], var_name='year', value_name='value')

如果你的原始数据没有需要保留的其他列，直接这么写就行：

df_long = df.melt(var_name='year', value_name='value')

另外，转换后的year列可能是字符串类型，如果需要转成整数方便后续分析，可以加一行：

df_long['year'] = df_long['year'].astype(int)

这样处理完之后，你的数据框就会变成你想要的长格式，所有年份都集中在单个year列里啦！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者saibot_90