如何将横向CSV格式转换为指定的纵向格式？

现有一份CSV数据（仅展示片段，实际包含数千行），其结构为宽表格式：每行对应一个数据主体，后续多列为该主体的不同属性及对应属性值。

简单使用Pandas的transpose()方法无法满足需求，需要将其转换为长表格式：每行对应一个主体的单个属性条目，包含三列：主体标识、属性名称、属性值。

使用Pandas的melt()函数可以快速实现宽表转长表的转换，完美匹配需求，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取原始CSV文件
df = pd.read_csv("your_input.csv")

# 执行转换：
# id_vars：指定作为标识的列（比如原数据中第一列是主体名称，就用df.columns[0]，或直接写列名）
# var_name：设置转换后属性名的列标题
# value_name：设置转换后属性值的列标题
transformed_df = df.melt(
    id_vars=df.columns[0],
    var_name="属性名",
    value_name="属性值"
)

# 保存转换后的数据到新CSV
transformed_df.to_csv("your_output.csv", index=False)

注意事项 #

• 如果原始数据中作为主体标识的列不是第一列，直接将id_vars参数改为对应的列名即可（例如id_vars="产品ID"）
• 该方法针对数千行数据的处理效率很高，无需担心性能问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pythonic