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首先按照传统的方式读表格：
import pandas as pd
data1 = pd.read_excel('高中生数量.xlsx')
data1
发现索引列没有被识别，产生了Unnamed: 0列，所以我们应该把第一列设置为索引列，代码如下：
import pandas as pd
data1 = pd.read_excel('高中生数量.xlsx',index_col=0) #index_col用来设置索引列data1
这样就正常读取并识别表格了
这一步主要是将索引列重置，变为普通列，便于下步，代码如下
data2=data1.reset_index() data2
可以发现，之前的索引列编程‘index’列了
这一步主要用到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：
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。
我们把'index'列保留，并把转换后的列命名为'year',value命名为'stu_num':
data3=data2.melt(id_vars='index', var_name='year',value_name='stu_num') data3
为了防止保存后的表格带有数字索引，需要把第一列设置为索引列：
data4=data3.set_index('index')
data4
data4.to_excel('转换后表格.xlsx')大功告成，上述代码可以用1行代码搞定：
data=data.reset_index().melt('index', var_name='col').set_index('index')感谢各位的阅读，以上就是“怎么用python把二维表格转成一维表格”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么用python把二维表格转成一维表格这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！