reshape怎么应用

`reshape`是指将数据框从长格式（Long Format）转换为宽格式（Wide Format）或者从宽格式转换为长格式。一般来说，当我们需要对数据进行可视化或者进一步的分析时，需要对数据进行重塑。

在 Pandas 中，可以使用`melt()`方法将宽格式数据框转换为长格式数据框，使用`pivot()`方法将长格式数据框转换为宽格式数据框。

例如，假设我们有一个宽格式数据框`wide_df`，其中包含了每个学生在每个科目上的成绩：

     name  math  english  science
0    John    90       85       92
1    Mary    80       92       88
2   Peter    85       87       90

我们可以使用以下代码将其转换为长格式数据框：

long_df = pd.melt(wide_df, id_vars=['name'], value_vars=['math', 'english', 'science'], var_name='subject', value_name='score')

这样会返回一个新的长格式数据框`long_df`，其中每一行表示一个学生在一个科目上的成绩。

如果想要将长格式数据框转换为宽格式数据框，可以使用`pivot()`方法。例如，假设我们有一个长格式数据框`long_df`，其中包含了每个学生在每个科目上的成绩：

    name  subject  score
0   John     math     90
1   John  english     85
2   John  science     92
3   Mary     math     80
4   Mary  english     92
5   Mary  science     88
6  Peter     math     85
7  Peter  english     87
8  Peter  science     90

我们可以使用以下代码将其转换为宽格式数据框：

wide_df = long_df.pivot(index='name', columns='subject', values='score')

这样会返回一个新的宽格式数据框`wide_df`，其中每一行表示一个学生，每一列表示一个科目，对应的值为该学生在该科目上的成绩。需要注意的是，`pivot()`方法要求每个组合（即每个学生在每个科目上的成绩）只出现一次，如果有重复数据则需要先进行去重操作。