如何递归熔铸多列Pandas宽表并将列名转为索引

使用pandas内置的melt()方法即可实现通用的宽表转长表操作，无需手动指定所有列名，完美适配任意数量的列：

步骤说明与代码实现 #

1. 重置索引：先把作为索引的GIS转回普通列，方便后续熔铸操作
2. 执行熔铸：用melt()自动识别所有非标识列，转为Variable（原列名）和Value（对应值）两列
3. 设置复合索引：将GIS和Variable设为最终的复合索引

import pandas as pd

# 构造示例输入（与你的输入一致）
df = pd.DataFrame({
    "GIS": [1, 2, 3], 
    "X0": [100, 200, 300], 
    "X1": [50, 51, 52], 
    "X2": [71, 72, 73], 
    "Xn": [100, 150, 210]
})
df = df.set_index(["GIS"])

# 核心转换代码
df_reset = df.reset_index()
melted_df = df_reset.melt(id_vars="GIS", var_name="Variable", value_name="Value")
new_df = melted_df.set_index(["GIS", "Variable"])

效果验证 #

执行上述代码后，new_df的结构与你给出的期望输出完全一致：

Value
GIS Variable         
1   X0           100
    X1            50
    X2            71
    Xn           100
2   X0           200
    X1            51
    X2            72
    Xn           150
3   X0           300
    X1            52
    X2            73
    Xn           210

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DP-WA