如何将单行Pandas DataFrame转换为多行结构化DataFrame？

可以用Pandas的pd.wide_to_long函数快速实现这个转换，这是专门针对这类带序号前缀列的宽表转长表场景的简便方法，步骤如下：

步骤1：统一列名格式 #

先把原DataFrame中对应分组的列名改成「前缀_序号」的统一格式，让需要配对的列对应相同序号：

# 修改列名
df_1D = df_1D.rename(columns={
    'Destination_A': 'Destination_1',
    'Destination_B': 'Destination_2',
    'Destination_C': 'Destination_3',
    'First_Agent': 'Agent_1',
    'Second_Agent': 'Agent_2',
    'Third_Agent': 'Agent_3'
})

步骤2：使用wide_to_long转换 #

指定不需要转换的标识列（ID、Country），再定义需要展开的列前缀，自动按序号配对：

import pandas as pd

# 执行转换
result = pd.wide_to_long(df_1D, 
                         stubnames=['Day', 'Destination', 'Agent'],
                         i=['ID', 'Country'],
                         j='drop_col',  # 临时列名，后续会删除
                         sep='_',
                         suffix=r'\d+').reset_index()

# 整理结果，删除临时列并调整列顺序
result = result.drop('drop_col', axis=1)[['Day', 'ID', 'Country', 'Destination', 'Agent']]

转换结果 #

执行后得到的result就是目标格式：

Day    ID Country Destination   Agent
0    5  AB12      US       Miami     Jim
1    6  AB12      US    New York     Ron
2    7  AB12      US     Chicago  Cynthia

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