在Pandas中实现逆透视操作求助：数据格式转换需求

嗨，这个需求用Pandas内置的melt()函数就能轻松实现，这正是你要的**逆透视（即pivot的反向操作）**功能！

步骤1：构造原始数据（模拟你的输入） #

先还原你给出的宽表数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Date': [2005, 2006],
    'A': [1, 6],
    'B': [2, 7],
    'C': [3, 8],
    'D': [4, 9],
    'E': [50, 10]
})

步骤2：执行逆透视操作 #

直接调用melt()函数，指定关键参数即可完成转换：

# 核心逆透视代码
melted_df = df.melt(
    id_vars=['Date'],  # 保留作为标识的列，不会被展开
    var_name='X',      # 原来的列名（A/B/C/D/E）会存入这个新列
    value_name='Val'   # 原来列中的数值会存入这个新列
)

可选：排序优化（让结果更整齐） #

如果你希望结果按Date和X有序排列，可以追加排序操作：

melted_df = melted_df.sort_values(['Date', 'X']).reset_index(drop=True)

最终结果 #

执行完后，melted_df的结构就完全符合你的需求了：

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