原标题：用python干活，让别人无活可干！
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事情是这样的，元旦前有朋友向我寻求帮助，吐槽老板在放假前给他安排一个苦逼的差事，想问问我能不能帮个忙，要不然假期都过不好了
工作的具体内容是需要把一个二维表格转成一维表格。将问题简化抽象，大致是这么个意思(数据为示例)：
原表格
新表格
这问题简单啊，强大的pandas库一定可以搞定！于是我简单网上搜索了一下，就找到函数和参考样例了。而且仅用三行代码就搞定了，惊得朋友直呼python好家伙！
下面给大家详细介绍一下整个过程。
1.正确读取表格
首先按照传统的方式读表格：
importpandas aspd
data1 = pd.read_excel( '高中生数量.xlsx')
data1
importpandas aspd
data1 = pd.read_excel( '高中生数量.xlsx',index_col= 0) #index_col用来设置索引列
data1
2.重置索引
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，之前的索引列变成‘index’列了
3.将列名转换为列数据
这一步是整个工作的关键步骤，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
4.把第一列设置为索引列
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
5.保存表格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')是不是很强悍！
幸福就是这么简单，在这里哥想说一句，不是哥优秀，而是python太强大，哈哈！
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作者：小dull鸟
46个常用Pandas方法速查表
