如何融化 pandas 数据框？
问题内容
在 pandas 标签上，我经常看到用户询问有关在 pandas 中融化数据帧的问题。我将尝试针对这个主题进行规范的问答（自我回答）。
我要澄清：
什么是熔化？
如何使用melt？
什么时候使用melt？
我看到一些有关融化的热门问题，例如：
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使用 pandas 将列转换为行：这个实际上可能很好，但更多的解释会更好。
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pandas melt function：一个很好的问题，答案也很好，但是有点太模糊了，没有太多解释。
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融化 pandas 数据框：也是一个很好的答案！但这只是针对特定情况，这很简单，只有
pd.melt(df) -
pandas 数据框使用列作为行（融化）：非常整洁！但问题是，它仅针对op提出的具体问题，也需要使用
pivot_table。
所以我将尝试针对这个主题进行规范的问答。
数据集：
我将在这个随机年龄的随机人的随机成绩数据集中找到所有答案（更容易解释答案：d）：
import pandas as pd df = pd.dataframe({'name': ['bob', 'john', 'foo', 'bar', 'alex', 'tom'], 'math': ['a+', 'b', 'a', 'f', 'd', 'c'], 'english': ['c', 'b', 'b', 'a+', 'f', 'a'], 'age': [13, 16, 16, 15, 15, 13]}) 登录后复制
