如何将数据表中的多列转换为行结构？

我有如下结构的原始数据表：

希望将其转换为如下结构：

请问该如何实现这种多列到行的转换？

方案1：使用Excel（Power Query） #

• 选中原始数据区域，点击「数据」选项卡 →「从表格/区域」，将数据导入Power Query编辑器
• 在编辑器中选中Id列，点击「转换」选项卡 →「逆透视列」→「逆透视其他列」
• 右键删除自动生成的「属性」列，将「值」列重命名为Value
• 点击「关闭并上载」，即可得到目标格式的数据

方案2：使用SQL #

MySQL/PostgreSQL 语法 #

用UNION ALL拆分多列为行：

SELECT Id, A AS Value FROM your_table
UNION ALL
SELECT Id, B AS Value FROM your_table
UNION ALL
SELECT Id, C AS Value FROM your_table
ORDER BY Id;

SQL Server 语法 #

用UNPIVOT语法实现：

SELECT Id, Value
FROM your_table
UNPIVOT (
    Value FOR Columns IN (A, B, C)
) AS unpvt
ORDER BY Id;

方案3：使用Python Pandas #

利用melt函数快速完成列转行：

import pandas as pd

# 构造原始数据（实际场景可通过read_csv/read_excel读取）
df = pd.DataFrame({
    'Id': ['001', '002', '003'],
    'A': ['abc', 'efg', 'bca'],
    'B': ['bca', 'abc', 'xyz'],
    'C': ['def', 'ghi', 'def']
})

# 执行列转行，保留Id列，合并其他列为Value
melted_df = df.melt(id_vars='Id', value_name='Value').drop(columns='variable')

# 按Id排序并重置索引
melted_df = melted_df.sort_values('Id').reset_index(drop=True)

print(melted_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Feri