pandas melt（）方法

在Pandas中，`melt()`方法是一种数据重塑操作，主要用于将"宽格式"数据（即每个观测值都有多个变量存储在同一行）转化为"长格式"（即每个观测值有一个单独的记录，每个变量成为一列）。这个过程通常用于将表格数据转化为适合于时间序列分析或其他需要每个变量值单独记录的情况。

`melt()`的基本语法如下：

pd.melt(dataframe, id_vars=None, value_vars=None, var_name='variable', value_name='value')

- `dataframe`: 需要变形的数据框。
- `id_vars` (可选)：保留不变的列，作为新的索引。
- `value_vars` (可选)：需要转换为列的变量列表。
- `var_name` (可选)：新生成的列名，表示变量名称。
- `value_name` (可选)：新生成的列名，表示原始变量的值。

例如，如果你有一个包含产品ID、月份和销售额的宽格式数据，可以像这样将其转换为长格式：

df_long = df_melted.pivot(index='product_id', columns='month', values='sales')

这会将每个月的销售数据变成独立的列。