Python中如何对DataFrame数据执行转置并追加操作

实现方法 #

你可以直接使用Pandas的melt方法完成宽表转长表的需求，对应你的转置追加要求，示例代码如下：

1. 导入依赖

import pandas as pd

2. 核心转换代码
   假设你的原DataFrame名为df，第一列是日期列，列名为date，其余列均为需要展开的指标列：

# 宽表转长表，保留日期列作为主键，其余列转为类别和数值
result_df = df.melt(
    id_vars=['date'], # 保留不动的列
    var_name='类别', # 原列名转换后存到该字段
    value_name='数值' # 原列对应的值转换后存到该字段
)
# 可选：按日期排序后重置索引
result_df = result_df.sort_values('date').reset_index(drop=True)

如果你的原DataFrame是行存储指标、列存储日期的结构，需要先转置再执行上述操作：

# 先转置并重置索引
df_transposed = df.T.reset_index()
# 重命名转置后的第一列为日期
df_transposed.columns = ['date'] + df.index.tolist()
# 再执行melt转换
result_df = df_transposed.melt(id_vars=['date'], var_name='类别', value_name='数值')

运行代码后得到的result_df就是你需要的目标格式。

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