Tidy data
重塑資料有多種用途。其中一個重要用途，是把資料從適合資料分析的格式，轉換成適合報表的格式。Hadley Wickham 的 Tidy data 論文進一步闡述了這個概念。
採用整齊（tidy）的資料格式，也能讓你像在前一題那樣進行 groupby 操作。
在這個練習中，你會使用 pandas 的 melt() 與 .pivot_table()，把資料從一種形狀重塑成另一種。記得在你的資料上呼叫 .pivot_table() 之後，還需要再呼叫 .reset_index() 方法，才能回復成原本的 DataFrame。
在開始重塑 airquality 這個 DataFrame 之前，請先在 Shell 中檢視它。我們已經將 pandas 匯入為 pd。
本練習屬於課程
給 R 使用者的 Python
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)