如何使用Python按特定规则转置含门店列的表格？

需求说明 #

原表格结构（宽表）：

转置后目标结构（长表）：

核心规则：将第一列（门店）以外的表头作为新列的取值，与第一列的每行值组合生成多行数据，所有门店重复此逻辑。

实现代码（使用Pandas） #

Pandas的melt函数是处理这类宽表转长表需求的最优方案，代码如下：

import pandas as pd

# 读取原表格（Excel文件用read_excel，CSV文件用read_csv）
df = pd.read_excel("原表格.xlsx")

# 执行转置操作
transposed_df = df.melt(
    id_vars=["门店"],  # 第一列的列名，需根据实际表格调整
    var_name="日期",
    value_name="数值"
)

# 输出转置后的表格到文件
transposed_df.to_excel("转置后表格.xlsx", index=False)

# 打印查看结果
print(transposed_df)

代码说明 #

• id_vars=["门店"]：指定保留不转置的列，确保每个门店的信息被保留。
• var_name="日期"：把原表格中除第一列外的表头（如1月1日、1月2日）作为新列"日期"的取值。
• value_name="数值"：将原表格对应单元格的数值存入"数值"列。
• index=False：输出文件时不保留Pandas默认索引列，让表格更整洁。

若原表格第一列列名不是"门店"，修改id_vars中的对应名称即可适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Berny