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python 自动化实战:三步搞定 Excel 嵌套数据的“行列转换” (附源码)

2026-02-17 09:34:14

在处理招生计划、财务报表或库存清单时，我们经常会遇到一种“令人头疼”的 Excel 格式：院校信息（父层级）占据一行，其下紧跟着数个专业信息（子层级）。比如这样：

这种格式虽然方便人类阅读，但在数据分析时却无法直接筛选或透视。今天我们分享如何利用 Python 的 pandas 库，通过“状态机”逻辑，将这种嵌套数据扁平化。

今天，教你用 Python 瞬间完成“降维打击”，把这种嵌套 Excel 变成标准的一行一稿。

一、痛点分析：为什么你的 Excel 难处理？

传统的 Excel 处理逻辑是“横向”的，但这类数据是**“纵向关联”**。

院校信息（父层级）只出现一次。
专业信息（子层级）紧随其后。
系统无法识别专业行到底属于哪个院校。

手动操作？复制、粘贴、填充……如果数据有 5000 行，怕是下班天都黑了。

二、核心思想：逻辑“广播”法

让 Python 像“扫描仪”一样工作：

向下扫描： 遇到院校信息，先“记住”它。
持续填充： 只要没遇到下一个院校，就把当前记住的信息拼在专业数据前面。
自动输出： 转换成标准的一行式结构。

三、 Python 自动化代码实现

直接上干货！只需安装 pandas 库，运行以下脚本：

import pandas as pd

deffast_clean_excel(input_file):
# 1. 读取数据 (header=None 保证不漏掉任何一行)
    df = pd.read_excel(input_file, header=None)

    clean_data = []
    current_school = None# 这里的变量就像我们的“短期记忆”

for _, row in df.iterrows():
# 排除表头干扰
if"代号"in str(row[0]):
continue

# 判定逻辑：院校行的特征是第二列含有“专业组”
if"专业组"in str(row[1]):
# 更新“短期记忆”：暂存院校信息
            current_school = row[0:4].tolist()
else:
# 遇到专业行：将“记忆”中的院校+当前专业拼接
            current_major = row[0:4].tolist()
            full_row = current_school + current_major
            clean_data.append(full_row)

# 2. 定义清洗后的标准表头
    columns = ['院校代号', '院校专业组', '科类', '总计划', 
'专业代号', '专业名称', '专业计划', '备注']

# 3. 生成并保存
    result_df = pd.DataFrame(clean_data, columns=columns)
    result_df.to_excel("清洗完成结果.xlsx", index=False)
    print(" 处理完成！请在当前文件夹查看结果。")

# 运行
fast_clean_excel('data0211.xlsx')