将df.pivot的结果转换为标准dataframe

要将`df.pivot()`的结果转换为标准的DataFrame，您可以使用`DataFrame.reset_index()`方法。这将重置透视表的行索引，并将其作为普通的列添加到DataFrame中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02'],
        'Category': ['A', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot()方法创建透视表
pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='Category', values='Value')

# 将透视表转换为标准DataFrame
df = pivot_df.reset_index()

# 打印转换后的DataFrame
print("转换后的DataFrame:")
print(df)

这将输出:

转换后的DataFrame:
Category        Date     A     B
0         2021-01-01  10.0   NaN
1         2021-01-02   NaN  20.0

在这个示例中，我们创建了一个原始的DataFrame，并使用`pivot()`方法创建了一个透视表`pivot_df`。然后，我们使用`reset_index()`方法重置了透视表的行索引，并将其作为新的列添加到DataFrame中。最后，我们打印转换后的DataFrame。

请注意，如果透视表中存在缺失值，它们将显示为NaN。