几百万行的数据的列转行

列转行可以使用Python中的pandas库来实现。首先，我们需要读取包含数据的csv文件或者Excel文件，并将其转换成pandas的DataFrame格式。

然后，我们可以使用pandas库中的melt()函数将列转换为行。melt()函数需要指定要保留的列，以及要转换为行的列。

下面是一个示例代码，假设我们有一个包含数据的Excel文件，其中"Name"、"Age"、"Gender"为保留的列，其他列需要转换为行：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，将数据转换成DataFrame格式
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 指定保留的列和需要转换为行的列
id_vars = ['Name', 'Age', 'Gender']
value_vars = [col for col in df.columns if col not in id_vars]

# 使用melt()函数进行列转行
df = df.melt(id_vars=id_vars, value_vars=value_vars, var_name='Variable', value_name='Value')

# 将结果保存为新的Excel文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们使用了id_vars来指定保留的列，使用value_vars来指定需要转换为行的列。然后，使用melt()函数将列转换为行，并将结果保存为新的Excel文件。