当然可行！这种从横向多列的宽表，转换成纵向键值对形式的长表，是数据处理里非常常见的操作，不管你是手动处理小数据，还是用工具/代码批量处理，都能轻松搞定。下面给你几种实用的方案：

1. 手动处理（适合数据量小的场景） #

如果你的数据只有几行，直接手动整理最省事：

• 先把原表的表头（MAXIMUM、MINIMUM、SENSORS、TIME）列出来
• 对应每一行数据，把表头和对应的值一一配对：比如第一行的10对应MAXIMUM，12对应MINIMUM，以此类推
• 把这些配对整理成新的两列表格，就是你要的长表格式了

2. 用Excel/Google Sheets实现（日常办公首选） #

用办公软件的内置工具就能一键转换，以Excel为例：

• 选中原数据区域（包括表头），点击「数据」选项卡→「从表格/区域」，导入Power Query编辑器
• 在编辑器里，选中所有列，点击「转换」选项卡→「逆透视列」→「逆透视其他列」
• 此时表格会自动变成两列：「属性」（对应你要的X列）和「值」（对应Y列），修改列名后导出即可
  Google Sheets的操作类似，用「数据」→「数据透视表」或者「扩展功能」里的Power Query工具也能实现。

3. 用Python代码实现（适合批量/自动化场景） #

如果需要处理大量数据或者要自动化这个过程，用pandas库几行代码就能搞定：

import pandas as pd

# 模拟原宽表数据
wide_data = {
    "MAXIMUM": [10, 80],
    "MINIMUM": [12, 70],
    "SENSORS": [14, 100],
    "TIME": ["13:12", "14:54"]
}
wide_df = pd.DataFrame(wide_data)

# 转换为长表
long_df = wide_df.melt(var_name="X", value_name="Y")

# 打印结果（也可以保存为文件）
print(long_df.to_string(index=False))

运行这段代码后，输出的就是你想要的长表格式，还能直接导出为CSV、Excel等格式。

关于可行性 #

这种转换完全可行，本质是把每一行的多组键值对，拆分成多行的单组键值对，是数据规整（Data Wrangling）里的基础操作，不管数据量大小都有对应的解决方案。

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