看起来你遇到的是Excel内嵌表格转置结构化的典型问题——直接展开这些内嵌表时会带出一堆无效/缺失数据根本没法清洗，而你想要的是把原表名（比如Glass Transition. Midpoint）作为表头前缀，转置后得到像fig3那样的干净结构化格式。我给你整理了两种最实用的解决方案，分别对应不同的使用习惯：

方法1：用Excel自带的Power Query搞定（不用写代码） #

如果你不想碰代码，Excel原生的Power Query绝对是最优解，可视化操作就能完成所有需求：

1. 把内嵌表格导入Power Query
   选中你包含内嵌表格的单元格区域，点顶部「数据」选项卡 → 「从表格/区域」（如果弹窗问表有没有标题，根据实际情况选就行）
2. 先把内嵌表格的名字提取出来
   进入编辑器后，找到存内嵌表格的列（比如列名叫Tables），点「添加列」→「自定义列」，输入这个公式：

   = Table.Name([Tables])
   

   这一步会把每个内嵌表格的名字（就是你要当表头的内容）单独拆成一列
3. 转置内嵌表格并关联表名
   再添加一个自定义列，用来转置每个内嵌表格：

   = Table.Transpose([Tables])
   

   点这个新列旁边的展开按钮，把转置后的内容拆成列
4. 把表名和转置后的表头拼起来
   最后再用自定义列把「表名列」和「转置后的列名」拼接成最终的表头（比如Glass Transition. Midpoint - 温度），删掉没用的临时列，关闭编辑器加载回Excel，就是你要的fig3格式了

方法2：用Python代码自动化处理（适配你已有的代码） #

看你提到已经写了一部分代码（读取源表、删除工作表），那直接在这个基础上补全逻辑就行，用pandas+openpyxl就能实现：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 替换成你的Excel文件路径和目标工作表名
wb = load_workbook("your_file.xlsx", data_only=True)
target_ws = wb["Sheet1"]  # 改成你要处理的工作表名称

final_result = []

# 遍历工作表里的所有内嵌表格
for table in target_ws.tables.values():
    # 提取你要当表头的原表格名称
    table_name = table.name
    # 获取表格的单元格范围，转成DataFrame
    table_range = target_ws[table.ref]
    table_data = pd.DataFrame([[cell.value for cell in row] for row in table_range])
    # 转置表格（这一步就是实现你要的行转列）
    transposed_table = table_data.T
    # 把原表名和转置后的子表头拼接，作为最终表头
    if not transposed_table.empty:
        transposed_table.columns = [f"{table_name} - {col}" for col in transposed_table.iloc[0]]
        transposed_table = transposed_table[1:]  # 去掉原来的表头行
        final_result.append(transposed_table)

# 把所有处理后的表格合并成一个结构化DataFrame
final_df = pd.concat(final_result, axis=1)
# 保存到新的Excel文件，替换成你要的输出路径
final_df.to_excel("processed_data.xlsx", index=False)

代码说明： #

• 你之前的代码已经做了源表读取和工作表删除，上面的代码在这个基础上，新增了提取内嵌表名称、转置表格、拼接表头的核心逻辑
• 用table.name精准提取你要的原表名，直接作为表头的一部分
• 转置操作后，原来的行数据会变成干净的列，完全匹配你fig3的效果

小提醒 #

• 如果你的内嵌表格结构都一致，两种方法都能批量处理；如果结构有差异，Power Query的可视化调整会更灵活
• 用Python的话，记得先装依赖包：pip install pandas openpyxl
• 处理前一定要备份原Excel文件，避免误操作搞丢数据😉