【导语】数据分析的时候经常要把宽数据转变成长数据，本文将呈现两种解决方案。一种是Excel的逆透视，另一种是Pandas的melt方法。数据量小选择excel，数据量大可用Pandas。现在我们将各个城市的年份二维数据转换成一维，最终实现效果如下：
一、逆透视
1、首先我们打开excel，选中数据，按住Alt键，依次点击D，P 将弹出数据透视表向导对话框，选择”多重合并计算数据区域”，点击下一步:如下所示：
2、选择”创建单页字段”，点击下一步
3、拖动鼠标，选定区域，点击”添加”按钮，下一步
4、选择数据透视表显示位置”新工作表”，点击”完成”按钮
5、在新工作表中生成数据透视表，双击右下角总计的数字
6、在新的工作表中自动生成了我们需要的表格，可以删除多余的字段，重命名现有的字段，完成
二、melt 方法
1、pandas.melt 使用参数：
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)
参数解释：
- frame: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。
2、代码实现
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_excel('C:/Users/cherich/Desktop/q.xlsx',index_col=0)
data
#重置索引
data1=data.reset_index()
data1
#index保留，并把转换后的列命名为'year',value命名为'stu_num'
data2=data1.melt(id_vars='index', var_name='year',value_name='stu_num')
data2
data2.to_excel('./qq.xlsx',index=False)
上面我们通过melt完成和excel同样的效果，那么我们了解melt的实现原理之后，可简写如下：
datas=data.reset_index().melt('index', var_name='col').set_index('index')
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油❤。
