如何将pandas数据透视表恢复为原始形状？

将pandas数据透视表恢复为原始形状的一种常用方法是使用melt()函数。melt()函数可以将透视表中的列转换为行，从而实现数据的恢复。

下面是具体的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

1. 创建一个示例数据透视表pivot_table：

pivot_table = pd.pivot_table(data, values='value', index=['index_col1', 'index_col2'], columns='pivot_col', aggfunc='sum')

这里的data是原始数据，value是要进行聚合的值，index_col1和index_col2是透视表的行索引，pivot_col是透视表的列索引，aggfunc是对聚合值的聚合函数（例如sum、mean等）。

1. 使用melt()函数将透视表恢复为原始形状：

melted_table = pivot_table.reset_index().melt(id_vars=['index_col1', 'index_col2'], value_vars=['pivot_col1', 'pivot_col2'])

这里使用reset_index()函数将透视表的行索引还原为列，并使用melt()函数将透视表的列转换为行。id_vars参数指定保留的行索引列，value_vars参数指定转换为行的列索引列。

通过以上步骤，我们可以将pandas数据透视表恢复为原始形状。

需要注意的是，以上只是一种常用的方法，实际应用中根据具体情况可能会有所变化。另外，腾讯云没有特定产品与此问题相关联，因此不提供腾讯云相关产品链接。