如何使用Pandas库转置世界银行数据？求助实现目标格式

你可以用Pandas的melt()函数实现这个宽表转长表的需求，这是处理这类结构转换最直接的工具。

具体步骤与代码 #

假设你的原始DataFrame df 结构如下（简化示例）：

import pandas as pd

# 模拟你的原始数据
data = {
    'TOPIC': ['Inflation', 'Inflation'],
    'COVENTRY': ['United Kingdom', 'Germany'],
    'CODE': ['UK', 'DE'],
    'CURRENCY': ['GBP', 'EUR'],
    2000: [2.1, 1.5],
    2001: [1.8, 1.2],
    2002: [2.3, 1.7],
    2003: [1.9, 1.4]
}
df = pd.DataFrame(data)

执行以下代码即可得到目标格式：

# 宽表转长表
df_transformed = df.melt(
    id_vars=['COVENTRY', 'CODE', 'CURRENCY'],  # 保留的维度列
    value_vars=[2000, 2001, 2002, 2003],       # 需要转置的年份列
    var_name='YEAR',                           # 转置后的年份列名
    value_name='INFLATION'                     # 转置后的通胀值列名
)

# 可选：将YEAR列转为整数类型（如果原始年份列是字符串格式）
df_transformed['YEAR'] = df_transformed['YEAR'].astype(int)

转换后的结果示例 #

补充说明 #

• 如果你的年份列是字符串格式（比如'2000'），只需把value_vars改成对应的字符串列表即可，比如['2000', '2001', '2002', '2003']
• 如果原始数据里TOPIC列包含其他值，但你只需要保留Inflation的行，可以先过滤：df = df[df['TOPIC'] == 'Inflation']再执行转换

内容的提问来源于stack exchange，提问作者okyay sönmez