如何转置/透视按小时列存储的时间序列表格数据？

你的需求本质是宽表转窄表（逆透视），把按小时拆分的列（T0-T23）转换成每行对应一个时间点的结构，以下是几种常用实现方式：

1. Excel/Power Query（无需编程） #

适合日常办公场景，操作步骤：

• 选中源数据区域，点击「数据」选项卡 → 「从表格/范围」，导入Power Query编辑器
• 在编辑器中，选中Day、Group、Signal这三列
• 点击「转换」选项卡 → 「逆透视列」→ 「逆透视其他列」
• 此时会生成Attribute（原T0-T23列名）和Value（对应数值）两列，接下来处理时间格式：
  • 添加自定义列，公式：Text.PadStart(Text.Replace([Attribute], "T", ""), 2, "0") & ":00"
  • 重命名列：将Day改为Date，自定义列改为Time，Value改为SignalValue
• 最后关闭并上载到Excel，即可得到目标格式

2. Python Pandas（编程实现） #

适合批量处理大量数据，代码示例：

import pandas as pd

# 读取源数据（可替换为读取csv/excel文件）
df = pd.DataFrame({
    "Day": ["2022-01-01", "2022-01-01"],
    "Group": ["Voltage", "Voltage"],
    "Signal": ["L1", "L2"],
    "T0": [230.0, 225.4],
    "T1": [229.5, 231.2],
    "T23": [231.2, 230.3]
})

# 逆透视处理：保留固定列，将T0-T23转为行
melted_df = df.melt(
    id_vars=["Day", "Group", "Signal"],
    var_name="Hour",
    value_name="SignalValue"
)

# 生成Time列：将T后数字转为HH:00格式
melted_df["Time"] = melted_df["Hour"].str.replace("T", "").str.zfill(2) + ":00"

# 调整列名和顺序
result_df = melted_df.rename(columns={"Day": "Date"})[["Date", "Time", "Group", "Signal", "SignalValue"]]

print(result_df)

3. SQL（数据库场景） #

如果数据存储在数据库中，可使用以下两种方式实现：

方法1：UNPIVOT（适用于SQL Server、Oracle等支持该语法的数据库） #

SELECT
    Day AS Date,
    CONCAT(RIGHT('0' + REPLACE(Attribute, 'T', ''), 2), ':00') AS Time,
    "Group",
    Signal,
    SignalValue
FROM
    YourTableName
UNPIVOT
(
    SignalValue FOR Attribute IN (T0, T1, T2, ..., T23)
) AS UnpivotTable;

方法2：UNION ALL（全数据库兼容） #

SELECT Day AS Date, '00:00' AS Time, "Group", Signal, T0 AS SignalValue FROM YourTableName
UNION ALL
SELECT Day AS Date, '01:00' AS Time, "Group", Signal, T1 AS SignalValue FROM YourTableName
UNION ALL
-- 依次添加T2到T22的查询语句
UNION ALL
SELECT Day AS Date, '23:00' AS Time, "Group", Signal, T23 AS SignalValue FROM YourTableName
ORDER BY Date, Signal, Time;

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Agent 47