df= pd.melt(example2_3, value_vars=['北京', '上海', '郑州','武汉','西安','沈阳'], var_name='城市', value_name='AQI') # 融合数据为长格式解释一下

这段代码使用了 Pandas 库中的 `melt()` 函数，将 `example2_3` 这个数据集从宽格式转换成长格式。其中：

- `value_vars` 参数指定需要保留的列名，即需要保留的污染物城市名称，本例中为北京、上海、郑州、武汉、西安、沈阳。
- `var_name` 参数指定新列的列名，即城市名称列的列名，本例中为“城市”。
- `value_name` 参数指定新列的值的列名，即污染物浓度列的列名，本例中为“AQI”。

这样处理后，数据集会变成一个三列的长格式数据集，其中第一列为日期，第二列为城市名称，第三列为该城市对应日期的污染物浓度。这种格式更便于一些数据分析和可视化操作。