python透视表列转行

在Python中，可以使用pandas库来进行透视表的列转行操作。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取原始数据表格。
2. 使用pandas的pivot函数来进行透视操作，将需要转换的列作为索引，将需要展示的列作为列名，将需要展示的值作为值。
3. 如果需要对透视表进行进一步的处理，可以使用pandas的melt函数来将列转换为行。
4. 最后，根据需求对透视表进行数据清洗、排序等操作。

以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas进行透视表的列转行操作：

import pandas as pd

# 读取原始数据表格
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用pivot函数进行透视操作
pivot_table = data.pivot(index='行', columns='列', values='值')

# 使用melt函数将列转换为行
melt_table = pd.melt(pivot_table, id_vars=\['行'\], value_vars=pivot_table.columns, var_name='列', value_name='值')

# 对透视表进行进一步处理，如数据清洗、排序等

# 打印结果
print(melt_table)

请注意，以上代码仅为示例，具体的操作步骤和参数根据实际情况进行调整。同时，还可以根据需要使用其他库或方法来实现透视表的列转行操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何重新格式化透视表格？SQL行列转换问题之行转列的四种解法](https://blog.csdn.net/lqw844597536/article/details/121474690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]