如何用Pandas重塑含堆叠日期列的Excel气象数据表格

你的代码存在两个核心问题：

1. 列名不匹配：Excel表头是中文带英文注释（如「气象站名称（Name）」），但代码里用了纯英文列名（Name、Time），导致Pandas无法正确识别列，数据处理出现异常。
2. 原始空值未处理：气象站名称仅在每个站点的第一行填写，后续月份行是空值，未填充的话会导致透视时丢失大部分数据。

import pandas as pd

# 读入Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 重命名列（简化后续代码，若Excel列名本身是英文可跳过此步）
df.rename(columns={
    '气象站名称（Name）': 'Name',
    '时间（Time）': 'Time',
    '最低气温（Minimum）': 'Minimum',
    '最高气温（Maximum）': 'Maximum'
}, inplace=True)

# 填充气象站名称空值：将上一行的站点名称向下填充至空行
df['Name'] = df['Name'].ffill()

# 执行透视：以时间为索引，站点为列，提取气温数据
result = df.pivot(index='Time', columns='Name', values=['Minimum', 'Maximum'])

# 调整列顺序：按站点分组，每个站点先显示最低气温，再显示最高气温
stations = df['Name'].unique()
new_columns = []
for station in stations:
    new_columns.append(('Minimum', station))
    new_columns.append(('Maximum', station))
result = result.reindex(columns=new_columns)

# 格式化表头为目标样式
result.columns = [f'{"最低气温" if col[0] == "Minimum" else "最高气温"} - {col[1]}' for col in result.columns]

# 修改索引列为目标名称
result.index.name = '日期（Date）'

# 输出到Excel
result.to_excel('output.xlsx')

• 列名重命名：将中文列名转为英文简化代码，若Excel列名本身是英文可直接跳过此步。
• 空值填充（ffill）：用ffill()把上一行的站点名称向下填充到空行，确保每个月份数据都关联到正确的气象站。
• 列顺序调整：手动构建「站点+最低气温+最高气温」的列顺序，匹配你需要的输出格式。
• 表头格式化：将多级列名合并为「气温类型 - 站点名称」的样式，同时修改索引名为「日期（Date）」。

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