我来给你详细讲讲怎么把这种宽格式的表格转换成需要的长格式，两种方法都很实用，看你需求选👇

方法一：Python实现（适合批量/大量数据） #

如果经常处理数据分析，用pandas库最快，几步就能搞定：

1. 先处理数据的空值填充：原表格里category和Sub-category的空单元格是继承上方内容的，读入后需要先把这些空值补上。
2. 用melt函数转长表：这是pandas专门用来做宽转长的工具，指定固定的列作为标识，把年份列转成行。

代码示例 #

import pandas as pd

# 假设你的数据存在Excel里，读取时注意表头
df = pd.read_excel("你的数据文件.xlsx", header=0)

# 向前填充空值，补全category和Sub-category的内容
df[['category', 'Sub-category']] = df[['category', 'Sub-category']].ffill()

# 执行宽转长：id_vars是要保留的列，var_name是年份列的名称，value_name是数值列的名称
long_df = df.melt(
    id_vars=['category', 'Sub-category', 'Variable'],
    var_name='year',
    value_name='vals'
)

# 查看结果或者保存
print(long_df)
long_df.to_excel("转换后的长表.xlsx", index=False)

执行完后，你就能得到想要的长表格式，空值也会自动对应正确的分类~

方法二：Excel实现（适合小数据手动处理） #

如果不想写代码，用Excel自带的Power Query工具（2016及以后版本自带，旧版本可以装插件）就能搞定：

步骤1：补全空单元格 #

原表格里category和Sub-category的空单元格是继承上方内容的，先把这些空值补上：

• 选中category和Sub-category的所有单元格（包括空的）
• 按Ctrl+G打开定位窗口，点击「定位条件」→ 选择「空值」→ 确定
• 此时所有空单元格被选中，直接输入=A2（假设第一个空单元格在A3，上方的内容在A2），然后按Ctrl+Enter，所有空值会自动填充上方的内容

步骤2：用Power Query逆透视 #

• 选中整个数据区域（包括表头）
• 点击「数据」选项卡 → 选择「从表格/区域」（如果弹出提示“表包含标题”，勾选后确定）
• 进入Power Query编辑器后，按住Ctrl选中1990、1991、1992这三列
• 点击「转换」选项卡 → 选择「逆透视列」（如果看不到，找「逆透视其他列」也可以）
• 此时列名会变成「Attribute」和「Value」，双击列名改成year和vals
• 点击「关闭并上载」，转换后的长表就会出现在新的工作表里啦

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paras Chopra