Pandas DataFrame宽表转长表：转置追加及拆分日期颜色列实现咨询

你提到的pivot_table和transpose都不适合这个场景：

• pivot_table是用于长表转宽表的工具，和你当前宽表转长表的需求刚好相反
• transpose只是单纯交换行和列，后续还需要额外处理字段拆分、固定列重复对齐的问题，操作冗余易出错
  这个场景最优的解法是使用Pandas专门用于宽表转长表的melt方法，实现步骤如下：

1. 宽表转长表：固定Name、Type为保留列，把其余日期+颜色的列转为行
2. 拆分复合字段：把转置后得到的日期+颜色复合列，按分隔符, 拆分为独立的Date和Color列
3. 调整列顺序：按你需要的输出结构调整列的顺序即可

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['A','B','C'], 
    'Type': ['Car', 'Car', 'Truck'], 
    '01/01/1991, RED': [10, 26, 30], 
    '01/02/1991, YELLOW': [11,15,5], 
    '01/05/1991, BLUE':[5,8,20]
})

# 1. 宽转长
df_long = df.melt(
    id_vars=['Name', 'Type'], 
    var_name='date_color', 
    value_name='Number'
)

# 2. 拆分日期和颜色字段
df_long[['Date', 'Color']] = df_long['date_color'].str.split(', ', expand=True)

# 3. 调整列顺序、按要求排序
df_result = df_long[['Name', 'Date', 'Type', 'Color', 'Number']].sort_values(
    by=['Name', 'Date'], 
    ignore_index=True
)

print(df_result)

运行后输出的结果和你要求的结构完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tichy