在Pandas库中，有多种方法可以用来重塑（reshape）数据。以下是一些常用的方法：
1. **pivot() 和 pivot_table()**¹: 这两个函数可以将数据从“堆叠”或“记录”格式转换为“宽”格式。在“宽”格式中，每个主题通常只有一行。在“堆叠”或“长”格式中，每个主题可能有多行。例如，你可以使用`pivot()`函数将数据转换为每列是唯一变量，每行是唯一日期的形式¹。
```python
import pandas as pd
# 假设df是一个DataFrame
pivoted = df.pivot(index="date", columns="variable", values="value")
```
2. **melt() 和 wide_to_long()**¹: 这两个函数可以将宽格式的DataFrame转换为长格式¹。
3. **stack() 和 unstack()**¹: 这两个函数可以将列或行级别转换为相反的轴¹。
4. **get_dummies() 和 from_dummies()**¹: 这两个函数可以用于处理指示变量的转换¹。
5. **explode()**¹: 这个函数可以将列表类的值转换为单独的行¹。
6. **crosstab()**¹: 这个函数可以计算多个一维因子数组的交叉表¹。
7. **cut()**¹: 这个函数可以将连续变量转换为离散的分类值¹。
8. **factorize()**¹: 这个函数可以将一维变量编码为整数标签¹。
以上就是Pandas中一些常用的重塑数据的方法。希望这些信息对你有所帮助！
源: 与必应的对话， 2024/1/18
(1) Reshaping and pivot tables — pandas 2.1.4 documentation. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html.
(2) python - reshape a pandas dataframe - Stack Overflow. https://stackoverflow.com/questions/42928911/reshape-a-pandas-dataframe.
(3) Python的reshape的用法：reshape(1,-1)、reshape(-1,1) - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/385818806.
