如何重塑Pandas DataFrame 将列名中的年份信息提取为新单列

你需要的是将「列名嵌合年份」的宽表转换为年份作为单独列的长表，以下是适配动态新增年份、球员的通用实现方案：

核心逻辑 #

从列名末尾拆分出年份信息作为单独的索引层，再将该层转为行维度即可，全程不需要手动枚举年份或球员名称，适配后续数据扩展。

完整实现代码 #

import pandas as pd

# ---------- 以下是模拟你的原始数据，实际使用时替换为自己的df即可 ----------
df = pd.DataFrame({
    'player A 2012': [15, 40],
    'player B 2012': [10, 25],
    'player A 2013': [20, 60],
    'player B 2013': [35, 70]
}, index=[0, 1])
df.index.name = 'index'
# ----------------------------------------------------------------------

# 1. 从右侧拆分列名，生成「球员名+年份」的两层列索引
# rsplit(n=1)表示从末尾仅拆分1次，不受球员名中间的空格影响
df.columns = df.columns.str.rsplit(n=1, expand=True)

# 2. 将年份列索引转为行维度，整理格式即可得到目标结果
df_new = df.stack(level=1).rename_axis(['index', 'year']).reset_index()

说明 #

• 该方案自动识别所有列名末尾的年份，无需手动指定2012、2013等固定年份
• 后续新增任意球员、任意年份的列，只要列名保持[球员名] [年份]的空格分隔格式，不需要修改代码即可直接运行得到正确结果
• 你之前尝试的pivot是长表转宽表的操作，和当前宽表转长表的需求相反，因此无法得到预期结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2100039