Python DataFrame数据重排(重塑)，将数据的列旋转为行

场景和模拟数据：

excel里有一份产品详情表，包含SKU编码、SKU名称、颜色和尺码，属性是按列排放的，但是部分SKU的属性是空的。这次的任务是把这份excel数据读到Python里面，并且要把属性转成按行排列，excel里面的原始数据形式和最终要转化成的dataframe形式如图所示。

处理过程：

每一步的处理可以参考注释理解。

import pandas as pd
# 读取excel文件，index_col=0，实现把第1列SKU设置为索引，后面就不用再写代码行：df = df.set_index(['SKU'])
df = pd.read_excel('D:/pyCharm2019.1/PythonProject/EverydayStudy/test.xlsx', sheet_name='Sheet1', index_col=0)
# stack将数据的列旋转为行(自动剔除null)，延申一下：unstack将数据的行旋转为列
df = df.stack()
# stack列转行后出现层次化索引
print('stack列转行后数据形式：', '\n', df.head())
# reset_index还原索引，把层次化索引变为默认的整型索引，层次化索引被还原成普通列
df = df.reset_index()
# 设置数据列名
df.columns = ['SKU', 'ATTRIBUTE', 'ATTRIBUTE_VALUE']
print('\n最终dataframe形式：', '\n',  df)

结果显示如下：

stack列转行后数据形式： 
 SKU       
A    NAME       aa
     COLOR     red
     SIZE        L
B    NAME       bb
     COLOR    blue
dtype: object

最终dataframe形式： 
    SKU ATTRIBUTE ATTRIBUTE_VALUE
0    A      NAME              aa
1    A     COLOR             red
2    A      SIZE               L
3    B      NAME              bb
4    B     COLOR            blue
5    B      SIZE               M
6    C      NAME              cc
7    C     COLOR           green
8    C      SIZE              XL
9    D      NAME              dd
10   D     COLOR           black
11   D      SIZE               S
12   E     COLOR             red
13   E      SIZE               L
14   F      NAME              ff
15   F      SIZE               M
16   G      NAME              gg
17   G     COLOR           green

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