如何将Excel多列数据转换为Pandas多行格式？

根据你提供的原始Excel结构（Customer为跨行合并单元格，每个客户对应3条Code记录，Date为客户级别的统一值），可以通过以下步骤实现目标格式：

步骤1：读取Excel文件 #

首先读取你的Excel文件，保留原始行结构（包括合并单元格拆分后的空值）：

import pandas as pd
import numpy as np

# 替换为你的Excel文件路径，表头位置根据实际情况调整
df_raw = pd.read_excel("your_file.xlsx", header=0)

步骤2：填充合并单元格产生的空值 #

原始Excel中Customer和Date是跨行合并的，读取后会出现空值，用向前填充补全这些重复值：

# 对Customer和Date列执行向前填充，补全合并单元格的空值
df_raw[["Customer", "Date"]] = df_raw[["Customer", "Date"]].ffill()

步骤3：整理列名与添加缺失列 #

确保列名与目标DataFrame匹配，同时添加空白的Point_1和Point_2列：

# 重命名列名（根据你的原始Excel列名调整对应关系）
df_raw = df_raw.rename(columns={
    "原始Code列名": "Code",
    "原始Code名称列名": "Code Name"
})

# 添加Point列并赋值为NaN
df_raw[["Point_1", "Point_2"]] = np.nan

步骤4：调整列顺序（可选） #

如果需要和目标DataFrame的列顺序完全一致，手动指定列顺序并重置索引：

df_final = df_raw[["Code", "Code Name", "Date", "Customer", "Point_1", "Point_2"]].reset_index(drop=True)

运行以上代码后，df_final就会生成你需要的格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hoa tran