如果你想交换你的行与列&列与行，然后尝试熊猫的转置方法:

df.T

查看参考链接: https://note.nkmk.me/en/python-pandas-t-transpose/

pd.wide_to_long

您可以为year列添加一个前缀，然后直接提供给pd.wide_to_long。我不会假装这是有效的，但在某些情况下它可能比pd更方便。熔化，例如当你的列已经有一个适当的前缀。

df.columns = np.hstack((df.columns[:2], df.columns[2:].map(lambda x: f'Value{x}')))

res = pd.wide_to_long(df, stubnames=['Value'], i='name', j='Date').reset_index()\
        .sort_values(['location', 'name'])

print(res)

   name        Date location  Value
0  test    Jan-2010        A     12
2  test    Feb-2010        A     20
4  test  March-2010        A     30
1   foo    Jan-2010        B     18
3   foo    Feb-2010        B     20
5   foo  March-2010        B     25

在MultiIndex系列中使用set_index with stack，然后在DataFrame中添加reset_index with rename:

df1 = (df.set_index(["location", "name"])
         .stack()
         .reset_index(name='Value')
         .rename(columns={'level_2':'Date'}))
print (df1)
  location  name        Date  Value
0        A  test    Jan-2010     12
1        A  test    Feb-2010     20
2        A  test  March-2010     30
3        B   foo    Jan-2010     18
4        B   foo    Feb-2010     20
5        B   foo  March-2010     25

如果你想交换你的行与列&列与行，然后尝试熊猫的转置方法:

df.T

查看参考链接: https://note.nkmk.me/en/python-pandas-t-transpose/

添加一个你可以复制的笔记本的链接，用pandas.melt演示@DMS的答案:

df.melt(id_vars=["location", "name"], 
    var_name="date", 
    value_name="value")

https://deepnote.com/@DataScience/Unpivot-a-DataFrame-from-wide-to-long-format-lN7WlqOdSlqroI_7DGAkoA

我想我找到了一个更简单的解决办法

temp1 = pd.melt(df1, id_vars=["location"], var_name='Date', value_name='Value')
temp2 = pd.melt(df1, id_vars=["name"], var_name='Date', value_name='Value')

连接整个temp1和temp2的列名

temp1['new_column'] = temp2['name']

你现在得到了你想要的东西。