太強了!1 行 Python 代碼幹了妹子一天的工作

事情是這樣的，元旦前有朋友向我尋求幫助，吐槽老闆在放假前給他安排一個苦逼的差事，想問問我能不能幫個忙，要不然假期都過不好了

工作具體內容如下，主要是想把一個二維表格轉成一維表格，如下圖（表格為替代品）：

於是我馬上想到了pandas，想著這麼強大的函數肯定有這個功能，於是我開始翻閱資料，沒想到還真找到了，而且僅用三行代碼就搞定了，驚的朋友直呼python牛批

下面個大家詳細介紹一下整個過程

1.正確讀取表格

首先按照傳統的方式讀表格：

import pandas as pd
data1 = pd.read_excel('高中生數量.xlsx')
data1
發現索引列沒有被識別，產生了Unnamed: 0列，所以我們應該把第一列設置為索引列，代碼如下：
import pandas as pd
data1 = pd.read_excel('高中生數量.xlsx',index_col=0)  #index_col用來設置索引列
data1
這樣就正常讀取並識別表格了
2.重置索引
這一步主要是將索引列重置，變為普通列，便於下步，代碼如下
data2=data1.reset_index()
data2
可以發現，之前的索引列編程『index』列了
3.將列名轉換為列數據
這一步主要用到pandas的melt函數，melt是逆轉操作函數，可以將列名轉換為列數據(columns name → column values)，重構DataFrame，用法如下：
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

參數解釋：
frame:要處理的數據集；id_vars:不需要被轉換的列名；value_vars:需要轉換的列名，如果剩下的列全部都要轉換，就不用寫了；var_name和value_name是自定義設置對應的列名；col_level :如果列是MultiIndex，則使用此級別。
我們把'index'列保留，並把轉換後的列命名為'year',value命名為'stu_num':
data3=data2.melt(id_vars='index', var_name='year',value_name='stu_num')
data3

4.把第一列設置為索引列
為了防止保存後的表格帶有數字索引，需要把第一列設置為索引列：
data4=data3.set_index('index')
data4

5.保存表格
data4.to_excel('轉換後表格.xlsx')
大功告成，上述代碼可以用1行代碼搞定：
data=data.reset_index().melt('index', var_name='col').set_index('index')
是不是很強悍！
一起感受一下妹子的誇讚吧：
幸福就是這麼簡單，在這裡哥想說一句，不是哥優秀，而是python太強大，哈哈！
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