如何将多城市污染物数据的宽格式Pandas DataFrame转换为长格式？

Hey there! 要把你给出的宽格式DataFrame转换成目标长格式，用Pandas内置的melt()方法就能完美实现，这是处理这类数据重塑需求的常规操作，下面一步步来：

1. 先构造原始宽格式DataFrame #

首先我们先复现你给出的宽表数据：

import pandas as pd

df_wide = pd.DataFrame({
    'Pollutant': ['PM25', 'Ozone', 'NO2'],
    'Delhi': [12, 120, 192],
    'London': [36, 34, 35],
    'Paris': [43, 42, 12]
})

2. 使用melt()进行格式转换 #

核心代码就这几行，参数设置很直观：

df_long = df_wide.melt(
    id_vars='Pollutant',  # 指定不需要被重塑的标识列，这里就是污染物名称
    var_name='City',      # 把原来的城市列名映射成新列的名称
    value_name='Level'    # 把原来各城市列的数值映射成新列的名称
)

3. 转换结果说明 #

执行完上面的代码后，df_long就是你想要的长格式DataFrame：

简单说下melt()的逻辑：它会把指定的非标识列（这里是Delhi、London、Paris）“融化”成两列——一列存原来的列名（City），一列存对应的值（Level），同时保留标识列（Pollutant）的每行数据和新列对应匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Simon C