如何将Pandas DataFrame表头转换为列？（大样本场景适用）

要将宽格式的DataFrame转换为目标的长格式（日期、名称、数值三列结构），可以使用Pandas的stack()或melt()方法，这两种方法都能高效处理你提到的1000行+243列的大数据量。

方法一：使用stack()（更简洁） #

针对你的示例数据，代码如下：

# 将列转为二级索引，再重置索引得到长格式
df_long = df.stack().reset_index()
# 重命名列名匹配目标格式
df_long.columns = ['日期', '名称', '数值']

执行后得到的结果示例：

方法二：使用melt() #

如果需要更明确地指定转换逻辑，也可以用melt()：

# 先将日期索引转为普通列
df_reset = df.reset_index()
# 执行宽转长操作
df_long = df_reset.melt(
    id_vars='index',  # 保留的标识列（日期）
    var_name='名称',   # 原列名对应的新列名
    value_name='数值'  # 原单元格值对应的新列名
)
# 重命名日期列
df_long.rename(columns={'index': '日期'}, inplace=True)

两种方法都是Pandas内置的矢量化操作，处理大体积数据时性能优异，无需担心效率问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者blueorchid