如何使用Pandas合并重复日期列为唯一表头并匹配所有关联列

直接通过Pandas的长宽表转换即可完成需求，完整代码如下：

import pandas as pd

# 加载JSON数据，可替换为自己的实际数据读取逻辑
raw_data = [
    {'availability': 1, 'date': '2021-08-04'}, 
    {'availability': 1, 'date': '2021-08-03'}, 
    {'availability': 0.999421296, 'date': '2021-08-02'}, 
    {'availability': 1, 'date': '2021-08-01'}, 
    {'temp': 29.418599537000002, 'date': '2021-08-04'}, 
    {'temp': 29.398615741, 'date': '2021-08-03'}, 
    {'temp': 29.272759258999997, 'date': '2021-08-02'}, 
    {'temp': 29.390018505999997, 'date': '2021-08-01'}
]
df = pd.DataFrame(raw_data)

# 1. 将分散的指标列转为长格式，删除空值行
df_long = df.melt(id_vars='date', var_name='指标类型', value_name='数值').dropna(subset=['数值'])
# 2. 按日期透视生成唯一日期为表头的结果表
df_result = df_long.pivot(index='指标类型', columns='date', values='数值').reset_index()

# 导出到Excel
df_result.to_excel('合并后结果.xlsx', index=False)

最终导出的Excel会以去重后的唯一日期作为列名，每一行对应一个指标的各日期数值，完全符合要求的格式。

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