一维数据的行转列与逆向操作列转行（Excel、SQL、Python）

数据打工人的自我修养 2025-11-26

17年找数分工作，一个典型的SQL面试题就是行转列操作。这里介绍下一维数据的行转列与逆向操作，就Excel、SQL、Python给予示例。

示例数据集如下（包含三个字段：产品+月份+销售额）：

行转列：展示不同产品（行）不同月份（列）的销售额

列转行：行转列的逆向操作，还原数据（行转列有聚合的情况无法还原）

Excel

- 行转列：使用透视表

表格选中数据范围
点击插入选项卡下面的数据透视表，位置放到新工作表或者现有工作表点击确定

3. 将字段 product_name 拖至行，dt_month 拖至列，sales 拖至值（如下图）。

4. 鼠标点击透视表，设计选项卡点击总计下的对行和列禁用

结果如下：

- 列转行：使用Power Query逆透视功能

处理步骤如下（需office Excel2016及更新版本）：

1. 创建表：选中表格数据区域，点击数据选项卡下的来自表格/区域，弹窗点击确定

2. 逆透视：选中表格不需要转换的列（这里是产品名称），然后点击转换选项卡下的逆透视其他列即可完成逆透视操作。

结果如下：

点击Power Query 文件选项卡的关闭并上载便可将数据写入到Excel表格中

SQL

行转列：需要枚举字段值

select product_name
  ,sum(case when dt_month='1月' then sales else 0 end) as month1_sales
  ,sum(case when dt_month='2月' then sales else 0 end) as month2_sales
  ,sum(case when dt_month='3月' then sales else 0 end) as month3_sales
from table_name  -- 表名
group by product_name

行转列：每个字段需要写一段union all

在行转列中，如果某个列没有值生成的值为0，sql中可按需踢掉。

select product_name 
  ,'month1_sales' as dt_month  -- 这里需要转化为 1月，下同
  ,month1_sales as sales
from table_name 
union all 
select product_name 
  ,'month2_sales' as dt_month 
  ,month1_sales as sales
from table_name 
union all 
select product_name 
  ,'month3_sales' as dt_month 
  ,month1_sales as sales
from table_name

字段如果多，可以考虑用excel拼接sql，比如输入如下函数（使用textjoin拼接）：

=TEXTJOIN(CHAR(10)&"union all "&CHAR(10),1,"select product_name, '" & B1:D1 & "' as dt_month," & B1:D1 & "as sales from table_name")

Python

行转列：groupby | pivot_table

# 读取数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel("测试数据.xlsx")
# 透视表，类似于excel透视表操作
df1 = pd.pivot_table(df,index='product_name',columns='dt_month',values='sales',aggfunc='sum').reset_index()

次选groupby处理：

df.groupby('product_name', as_index=False).agg(
    month1_sales=('sales', lambda x: x[df.loc[x.index, 'dt_month'] == '1月'].sum()),
    month2_sales=('sales', lambda x: x[df.loc[x.index, 'dt_month'] == '2月'].sum()),
    month3_sales=('sales', lambda x: x[df.loc[x.index, 'dt_month'] == '3月'].sum())
)

列转行

df2 = pd.melt(
    df1,
    id_vars=['product_name'],
    value_vars=['1月','2月','3月'],
    var_name='dt_month',
    value_name='sales'
)

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