python实现Excel多行多列的转换的示例

import pandas as pd

df = pd.read_excel('源数据.xlsx')

merge_list = list(df.loc[:, '75.951142 39.473421':].columns)#这里是坐标，是日期右边的列名，可以根据自己的表格改。

df.loc[:, '75.951142 39.473421':] = df.loc[:, '75.951142 39.473421':].fillna(0)

# 定义函数来处理合并操作
def merge_values(s):
    # 每2列进行合并分隔符为|，2列与2列合并分割符为#，即 监测值和坐标
    result = []
    for idx in range(0, len(s.values), 2):  # len(s.values)即df.loc[:,'学科':]的每一行的长度 ，第三个字段2为步长2即2个合并
        result.append(f'{s[idx]}|{merge_list[idx]}')  # 生成一个列表，格式为数值和坐标，这里merge_list[idx]是后面添加的坐标列
    return '#'.join(result)  # 将列表用#号分割返回一个大字符串 格式为：检测值和坐标
# 添加新列，把待合并的所有列变成一个大字符串(传入函数处理)
df['merge'] = df.loc[:, '75.951142 39.473421':].apply(merge_values, axis=1)

df.drop(merge_list,axis=1,inplace=True)

df['75.951142 39.473421'] = df['merge'].str.split('|').str[0]df['坐标'] = df['merge'].str.split('|').str[1]#这里添加新的坐标列df.drop(['merge'],axis=1,inplace=True)df['75.951142 39.473421'] = df['merge'].str.split('|').str[0]
df['坐标'] = df['merge'].str.split('|').str[1]#这里添加新的坐标列
df.drop(['merge'],axis=1,inplace=True)

df.to_excel('转换后数据.xlsx', index=False)