如何将含多列年份索引的宽表转换为年份单独成列的长表

以下是三种主流工具的实现方式，可按需选择：

Python（pandas） #

使用内置的melt方法即可快速完成转换，示例代码如下：

import pandas as pd

# 替换为你自己的宽表数据读取逻辑，比如pd.read_excel/ pd.read_csv
df_wide = pd.DataFrame({
    "Country": ["Ecuador", "Canada"],
    "2020": ["Value1", "Value1"],
    "2021": ["Value2", "Value2"]
})

df_long = df_wide.melt(
    id_vars = "Country",
    var_name = "Year",
    value_name = "Index"
)

输出的df_long完全符合你要求的Country、Year、Index三列结构。

Excel #

通过Power Query操作无需写代码：

• 选中全部宽表数据，点击「数据」选项卡→「从表格/区域」进入Power Query编辑器
• 选中Country列，右键点击「逆透视其他列」
• 将生成的「属性」列重命名为Year，「值」列重命名为Index
• 点击「关闭并上载」即可导出结果到工作表

R语言 #

使用tidyr包的pivot_longer函数实现：

library(tidyr)

df_long <- df_wide %>% 
  pivot_longer(
    cols = -Country,
    names_to = "Year",
    values_to = "Index"
  )

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