为何read_html生成的DataFrame无法用.melt处理？报ValueError错误

核心报错原因 #

你遇到的ValueError本质是列名被设置成了多层索引（MultiIndex），而pd.melt无法处理非一维的列结构。问题出在这行代码：

cities.columns = [labels]

labels本身是一个一维列表，你额外套了一层[]，导致DataFrame的列名变成了单层的MultiIndex（每个列的“名称”绑定了整个labels列表），而非普通的一维列名数组。这种情况下，后续调用melt时，pandas无法识别正确的列维度，就会抛出“每个列数组必须是一维”的错误。

另外还有一个细节问题：你设置的列名是小写的'city'，但后续melt里写的是id_vars=['City']，大小写不匹配，即使前面的问题解决了，这里也会报错找不到对应列。

修正后的代码 #

import pandas as pd

cities = pd.read_html("assets/wikipedia_data.html", skiprows=1)
cities = cities[0].dropna(axis=0, thresh=4)
labels=['city',2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
# 去掉外层[]，直接用labels设置一维列名
cities.columns = labels
cols=[1,2,3,4,9]
cities.drop(cities.columns[cols], axis=1, inplace=True)
# 用小写的'city'匹配列名
cities = cities.melt(id_vars=['city'])

补充说明 #

pd.read_html返回的DataFrame本身没有特殊特性，和普通DataFrame行为完全一致。你的测试数据集能正常运行，是因为测试时的列名设置是正确的一维结构，没有误创建MultiIndex。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ian4339