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# 加载数据 import pandas as pd df_old1 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "变一维") df_old1
# 数据清洗，把第一列设为索引列 df_old2 = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "变一维",index_col = 0) df_old2
# 重置索引 df_old3 = df_old2.reset_index() df_old3
将列名转换为列数据
这里我们需要用到pandas的.melt()函数，melt()是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns_name → column_values)，重构DataFrame，用法如下：
data3=data2.melt(id_vars='index', var_name='year',value_name='stu_num') data3 参数解释： DataFrame:要处理的数据集； id_vars:不需要被转换的列名； value_vars:需要转换的列名，如果剩下的列全部都要转换，就不用写了； var_name和value_name是自定义设置对应的列名； col_level :如果列是MultiIndex，则使用此级别。
结果如下：
# 将二维转一维 df_new = df_old3.melt(id_vars = "index",var_name = "年份", value_name = "销售额") df_new
最后一步到位：
# 一步到位
import pandas as pd
df_melt = pd.read_excel(r"D:\Jupyter\data\Python.xlsx",sheet_name = "变一维",index_col = 0).reset_index().melt(id_vars = "index",var_name = "年份",value_name = "销售额").rename(columns = {"index" : "省份"})
df_melt
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