如何将Excel/Pandas中的列标题转换为独立数据列？

要实现将包含配置参数的列标题拆分独立数据列的需求，可以通过Pandas的数据重塑和字符串提取完成，具体步骤如下：

步骤1：导入数据并查看初始结构 #

先加载示例数据，确认初始DataFrame的结构：

import pandas as pd
data1 = {'V1': [1, 2, 3, 4], 
         'I(T=27 v2=5)': [4, 5, 4, 8], 
         'I(T=140 v2=5)': [5, 9, 4, 12]}

df = pd.DataFrame(data1)
print(df)

输出初始结构：

V1  I(T=27 v2=5)  I(T=140 v2=5)
0   1             4              5
1   2             5              9
2   3             4              4
3   4             8             12

步骤2：将宽表转为窄表（数据重塑） #

使用pd.melt函数，把所有电流列合并为两列：config（存储原列标题的配置信息）和current（存储对应电流值），保留V1作为关联的电压列：

melted_df = df.melt(id_vars='V1', var_name='config', value_name='current')
print(melted_df)

输出结果：

V1         config  current
0   1  I(T=27 v2=5)        4
1   2  I(T=27 v2=5)        5
2   3  I(T=27 v2=5)        4
3   4  I(T=27 v2=5)        8
4   1  I(T=140 v2=5)       5
5   2  I(T=140 v2=5)       9
6   3  I(T=140 v2=5)       4
7   4  I(T=140 v2=5)      12

步骤3：从配置字符串中提取参数 #

通过正则表达式，从config列中提取T和v2的数值，生成独立的数据列：

# 提取T的值
melted_df['T'] = melted_df['config'].str.extract(r'T=(\d+)').astype(int)
# 提取v2的值
melted_df['v2'] = melted_df['config'].str.extract(r'v2=(\d+)').astype(int)

步骤4：清理并整理最终数据 #

删除不需要的config列，调整列的顺序：

final_df = melted_df.drop('config', axis=1)[['V1', 'T', 'v2', 'current']]
print(final_df)

最终输出结果：

V1    T  v2  current
0   1   27   5        4
1   2   27   5        5
2   3   27   5        4
3   4   27   5        8
4   1  140   5        5
5   2  140   5        9
6   3  140   5        4
7   4  140   5       12

扩展：处理真实Excel文件 #

如果是处理本地Excel文件，只需将初始数据加载替换为：

df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx')

后续步骤和上述示例完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Piyush Goenka