如何基于列值重组Pandas DataFrame并转换为指定结构？

假设你的原始DataFrame结构如下（对应你提供的第一张表）：

要转换为第二张表的长表结构（包含Product、Date、Quantity三列），可以用以下两种实用方法：

方法1：使用pd.melt()函数 #

这是宽表转长表的标准方法，指定保留的标识列、新列的名称即可：

import pandas as pd

# 假设原始DataFrame变量名为df
df_long = pd.melt(df, id_vars=['Product'], var_name='Date', value_name='Quantity')

方法2：使用stack()方法 #

通过索引堆叠实现转换，步骤清晰直观：

# 设置Product为索引，堆叠日期列后重置索引并命名列
df_long = df.set_index('Product').stack().reset_index()
df_long.columns = ['Product', 'Date', 'Quantity']

转换后的DataFrame结构如下：

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