Power BI中如何将相同值的行转换为新列？

方法一：Excel Power Query（可视化操作） #

1. 选中原始数据区域，点击数据选项卡 → 从表格/区域，确认数据包含表头后进入Power Query编辑器。
2. 选中年份列（唯一保留的标识列），右键选择逆透视其他列，此时数据会变成三列：年份、属性、值。
3. 选中属性列，点击转换选项卡 → 拆分列 → 按分隔符，输入分隔符岁，选择“拆分为列”且拆分位置为“最右侧的分隔符”，得到属性.1和属性.2两列。
4. 选中属性.1列，点击转换→格式→添加后缀，输入岁，然后将该列重命名为年龄段。
5. 将属性.2列重命名为性别，删除原属性列，调整列顺序为年份、年龄段、性别、值。
6. 点击主页选项卡 → 关闭并上载，转换后的数据就会导入到新的工作表中。

方法二：Python pandas（代码方式） #

如果习惯用代码处理，用pandas可以快速完成转换：

import pandas as pd

# 读取原始数据（假设是CSV格式，根据实际文件类型调整）
df = pd.read_csv("人口原始数据.csv")

# 逆透视：将年份以外的列转为行
df_unpivot = df.melt(id_vars=["年份"], var_name="类别", value_name="数值")

# 拆分类别列，提取年龄段和性别/总人口信息
df_unpivot[["年龄段", "性别"]] = df_unpivot["类别"].str.extract(r"([\d-]+岁)(.*)")

# 整理列顺序并删除冗余列
df_final = df_unpivot[["年份", "年龄段", "性别", "数值"]].dropna()

# 保存转换后的数据
df_final.to_csv("人口转换后数据.csv", index=False)

如果原始列名格式和示例略有不同（比如分隔符不是“岁”），可以调整拆分规则，比如用空格或其他分隔符匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Guziko