pandas如何实现DataFrame多列值拆分为独立行（逆透视）

你需要的是宽表转长表的重构操作，pivot_table的作用是长表转宽表做聚合，和你的需求方向相反，用pandas内置的melt方法即可完成转换，同时支持直接自定义新列名。

核心代码 #

假设你已有的DataFrame变量名为df，直接运行以下代码即可得到目标结构：

df_transformed = df.melt(
    id_vars="App",
    var_name="Title",
    value_name="Value"
)

参数说明 #

• id_vars：指定转换时保留不拆分的标识列，这里传入App，转换后每个App值会对应拆分出的多行数据
• var_name：设置拆分后存储原列名的新列名称，这里直接传入你需要的Title
• value_name：设置拆分后存储原单元格数值的新列名称，这里直接传入你需要的Value

效果验证 #

转换后输出的df_transformed结构和你给出的目标结构完全一致：

如果转换后行顺序和你的预期不符，可以追加排序逻辑调整：

df_transformed = df_transformed.sort_values(by=["App", "Title"], ignore_index=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12270555