血液検査のデータをデータベースから取り出して，縦持ちデータを横持ちデータに変換しました．

日本語にすると一見難しそうですが，結論からいうとpandasのpivotを使うと１行で変換することができます．

縦持ちデータとは明確な定義は知りませんが，縦にダラダラと長く伸びるデータです．

実際に見ると分かりやすいので，縦持ちデータのサンプルを用意しました．

【縦持ちデータサンプル】

同じ検査日が１行となっておらず，検査の項目だけ行数が存在している状況で，視認性も悪く，データ分析する際に色々と面倒となりそうです．

あと，名前のみをインデックスとしてではなく，検査日と名前のマルチインデックスとした方が見やすそうです．

【完成図】

コード

pandasしか使いません．

#ライブラリインポート
import pandas as pd
#データの読み込み
df = pd.read_excel('パスを記入')
#データの確認
df.head()

##日付・名前をマルチインデックスとし，横持ちデータへ変換
df2 = df.pivot(index=['day','name'],columns='item',values='result')

#マルチインデックス解除（name列のみ）
df3 = df2.reset_index(level='name')

pivotの引数の説明すると，
index：実際指定したい行
columns：新列名にしたい旧列
values：新列にいれたい列を指定

横持ち変換するだけの場合は４行目実効するだけでいいんですが，整形したデータを更にExcelに書き出す場合は5行目でマルチインデックスを解除する必要がありました．
※csvで出力する場合は５行目不要でした．

日本語で説明するのが難しく，ググルのが大変でした．

誰かの役に立てれば幸いです．

参考）
1)https://note.nkmk.me/python-pandas-stack-unstack-pivot/
2)https://happy-analysis.com/python/python-topic-height-width.html