我有一個小專案，對我來說有點頭疼，因為我不是 Python 的新手，我在周末用 Python 進行了幾年的編程。但我看到有很多方法可以轉換 csv 檔案中的資料。我不確定該選擇哪一個，甚至不知道從哪里開始，但我自己可以做很多研究。
現在我有這個資料集：
這就是我所擁有的：
這就是我要的：
可能你們知道哪個模塊最適合給定的問題，目前我關注的是 Pandas 和 openpyxl。
提前謝謝！
uj5u.com熱心網友回復：
它不必很復雜。鑒于此程式：
headings = []
for line in open('x.csv'):
parts = line.rstrip().split(',')
if not headings:
headings = parts
continue
for name,item in zip(headings, parts):
if item.isdigit():
print(','.join((parts[0], name, item)) )
這個輸入：
x,joe,pete,david,pascal,jonathan,george
joe,*,6,5,4,3,2
pete,1,*,4,5,2,7
david,2,3,*,6,3,2
pascal,3,,2,*,,1
jonathan,,1,,,*,,
george,1,,,,,
產生這個輸出：
joe,pete,6
joe,david,5
joe,pascal,4
joe,jonathan,3
joe,george,2
pete,joe,1
pete,david,4
pete,pascal,5
pete,jonathan,2
pete,george,7
david,joe,2
david,pete,3
david,pascal,6
david,jonathan,3
david,george,2
pascal,joe,3
pascal,david,2
pascal,george,1
jonathan,pete,1
george,joe,1
uj5u.com熱心網友回復：
根據您之后可能想做的事情，pandas 選項可能會很有用。在這種情況下，您可以簡單地使用melt. 在這里，我重命名了第一列，names1但如果它有另一個名稱，請使用它。
import pandas as pd
path = 'D:/'
file = 'data.csv'
data = pd.read_csv(path file, delimiter=',')
data = data.rename(columns={'Unnamed: 0':'names1'})
df = pd.melt(data, id_vars=['names1'], var_name='names2')
df = df.dropna(subset=['value'])
df = df[df['value'] != '*']
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