如何用Excel或Python pandas将多列数字合并为单列并保留对应列名？

需求为将多列存储的数字转换为单列排布，每个数字单独占一行，同时保留数字对应的原列列名，以下分别提供Excel零代码实现方案、Python pandas代码实现方案：

方案一：Excel 实现 #

两种常用操作路径，任选其一即可：

路径1：全版本通用（透视表法，不需要插件/高级功能） #

• 打开包含原始数据的文件，选中任意数据单元格，按快捷键Alt+D+P调出数据透视表向导
• 第一步选择「多重合并计算数据区域」，点击「下一步」
• 第二步选择「创建单页字段」，点击「下一步」
• 第三步在「选定区域」处框选全部原始数据（必须包含第一行的列名表头），点击「添加」把选中区域加入列表，点击「下一步」
• 第四步选择透视表存放位置（建议选「新工作表」避免覆盖原数据），点击「完成」生成透视表
• 找到生成透视表右下角行总计、列总计交叉的总计单元格，双击该单元格，Excel会自动生成明细数据表，删除表中不需要的「行」列，剩余两列分别为原列名、对应数字，调整列顺序即可匹配目标效果。

路径2：365/2016及以上版本（Power Query法，操作更简洁） #

• 选中原始数据区域，点击顶部菜单栏「数据」选项卡，选择「从表格/区域」，确认选中区域包含表头后点击确定，进入Power Query编辑器
• 按住Ctrl选中所有数据列，右键点击列头，选择「逆透视列」，编辑器会直接生成两列数据：「属性」列为原列名，「值」列为对应数字
• 点击「关闭并上载」，结果会自动导出到新工作表中。

原始文件样式参考：

目标输出样式参考：

方案二：Python pandas 实现（适合十万行以上大批量数据） #

如果数据量级较大，Excel处理卡顿，可以用pandas快速完成宽表转长表的转换：

1. 先安装依赖库，在终端执行命令：
   pip install pandas openpyxl
2. 运行以下代码，替换代码中的文件路径为你本地的实际路径即可：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件，若为csv格式替换为pd.read_csv("你的文件路径.csv")
df = pd.read_excel("你的原始数据文件.xlsx")
# 逆透视转换：第一列存原列名，第二列存对应数字，删除空值行
df_result = df.melt(var_name="原列名", value_name="数值").dropna()
# 导出结果到新文件，若为csv格式替换为df_result.to_csv("转换结果.csv", index=False)
df_result.to_excel("转换完成结果.xlsx", index=False)

• 提示：如果需要保留空单元格对应的空行，删掉代码末尾的.dropna()即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Code