如何将Pandas DataFrame转换为index、field、value结构的长表格式

你需要执行的是宽表转长表操作，无需手动遍历，可通过以下两种内置方法实现：

方法1：使用stack方法（推荐） #

stack会直接将列名转为二级索引，保留原始行索引，仅需两步即可得到目标结果：

# 构造示例DataFrame（你已有df可跳过这步）
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'field_1': [123, 789, 131415], 'field_2': [456, 101112, 161718]},
    index=[10, 20, 30]
)

# 转换操作
res = df.stack().reset_index()
# 重命名列符合目标格式
res.columns = ['index', 'field', 'value']

执行后res就是你要的目标格式。

方法2：使用melt方法 #

melt是更通用的长宽转换函数，需手动指定保留原始索引：

res = df.reset_index()\
        .melt(id_vars='index', var_name='field', value_name='value')\
        .sort_values('index')\
        .reset_index(drop=True)

两种方法选择建议 #

• 仅当前场景转换选stack，代码更简洁
• 若后续需要自定义保留/排除更多列，选melt灵活度更高

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Guilherme