使用Pandas实现多列表格的逆透视转换

可以通过 Pandas 的 melt() 方法快速实现多层列索引 DataFrame 到目标长格式表格的转换，步骤如下：

1. 确认原数据结构 #

假设你的原 DataFrame 满足：

• 行索引为 Date 和 Hour（或这两列为普通列）
• 列是三层 MultiIndex，层级名称分别为 Concept0、Concept1、Concept2，对应的值为 Unit 列的数值

2. 具体代码实现 #

import pandas as pd

# 假设原DataFrame名为df
# 第一步：如果Date和Hour是行索引，先转为普通列
df = df.reset_index()

# 第二步：使用melt转换格式
result_df = df.melt(
    id_vars=['Date', 'Hour'],  # 保留不转换的列
    var_name=['Concept0', 'Concept1', 'Concept2'],  # 多层列索引的名称
    value_name='Unit'  # 数值列的名称
)

3. 验证结果 #

执行上述代码后，result_df 的结构就会和你期望的表格完全一致：

如果原 DataFrame 的列层级名称和示例不同，只需要修改 var_name 里的参数对应实际层级名即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19648611