如何用Python Pandas将两列标题转为行值并重组列结构

核心方法：使用pd.melt()实现宽表转长表 #

这是Pandas处理列转行的标准方案，完全匹配你的需求——将指定列的标题转为新列的行值，对应数据合并到同一列。

示例演示 #

假设原始表格结构如下（含标识列ID）：

目标表格样式：

代码实现 #

import pandas as pd

# 替换为你的实际DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2],
    '列1': [10, 30],
    '列2': [20, 40]
})

# 执行转换
result_df = df.melt(
    id_vars=['ID'],  # 保留原结构的列（无此类列可省略）
    value_vars=['列1', '列2'],  # 需要转成行值的目标列
    var_name='列标题',  # 存储原列标题的新列名
    value_name='数据值'  # 存储对应数据的新列名
)

print(result_df)

关键参数说明 #

• id_vars：指定无需转换的列，保持原有每行对应关系，无此类列可省略。
• value_vars：明确要转换的目标列，不指定则默认转换所有非id_vars的列。
• var_name：自定义存储原列标题的新列名称。
• value_name：自定义存储对应数据的新列名称。

无标识列的简化场景 #

如果原始表只有需要转换的两列，无其他保留列，代码可简化为：

df = pd.DataFrame({
    '列1': [10, 30],
    '列2': [20, 40]
})

result_df = df.melt(
    var_name='列标题',
    value_name='数据值'
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abin Benny