Pandas如何把多列的数据转换成行

Question

问题遇到的现象和发生背景

有一个表格， 计算一个国家的生产总值， 字段名称是国家， 然后多个年分别是多个列， 如1960， 1961， .... 2000等

， 我想使用pandas该成，年号用行来表示，变成：

应该怎么弄过？请来帮个忙

问题相关代码，请勿粘贴截图

运行结果及报错内容

我的解答思路和尝试过的方法

我想要达到的结果

Answer 1

df = pd.read_excel(file_path)

columns = df.columns.values

# 需要转置的那部分 DF
row_n = df.shape[0] -1
col_n = df.shape[1] - 4

ret = []  # 大列表来存储所有的

# 外层水平向右1列, 内层垂直向下遍历移多行
for i in range(col_n):
    for j in range(row_n):
        # 索引取值 iloc[行索引,列索引] 即可
        lst = [
            
            # 先取前四列, j+1 是为了跳过第 2 行
            df.iloc[j+1, 0], df.iloc[j+1, 1],
            df.iloc[j+1, 2], df.iloc[j+1, 3],
            
            # 再取当前列的, 前两行, 和 对应的值 (i,j) 再来3个字段
            
            columns[i+4], # 当前的列名, columns 是列字段列表
            df.iloc[0, i+4],  # 第一行,当前列的那个值, 即字段下面那个
            df.iloc[j+1, i+4] # j 是不断往下走, 边走边取值
        ]
        
        # 每一次取值, 则作为新数据的一行
        ret.append(lst)
        
# 最后再将这个新的二维数据变为 DataFrame, cols 自定义, 存 Excel 即可