python 自动化实战：三步搞定 Excel 嵌套数据的“行列转换” ！

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”**。

1. 院校信息（父层级）只出现一次。
2. 专业信息（子层级）紧随其后。
3. 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：

四、 为什么这个方法更高级？

1. 容错性强： 即使院校下面的专业数量不固定（有的 1 个，有的 10 个），代码也能自动适配。
2. 极速运行： 处理万级数据仅需不到 1 秒。
3. 零误差： 避免了人工操作带来的漏选、错位等风险。

五、 运行后的结果：

在这个数据驱动的时代，“自动化”不是为了取代人，而是为了让人从繁琐的机械劳动中解放出来。 如果你也经常被类似的 Excel 格式折磨，不妨试一试这个 Python 小脚本。

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