整洁数据（Tidy data）
重塑数据有多种用途。其中一个重要用途是将数据从便于分析的格式切换为便于报告的格式。Hadley Wickham 的 Tidy data 论文对这一概念有更深入的阐述。
整洁格式的数据还便于像上一个练习那样执行 groupby 分组操作。
在本练习中，您将使用 pandas 中的 melt() 和 .pivot_table() 将数据从一种形状重塑为另一种形状。请记住，在数据上调用 .pivot_table() 之后，还需要调用 .reset_index() 方法，才能恢复为原始的 DataFrame。
在开始重塑 airquality DataFrame 之前，请先在控制台中查看它。我们已将 pandas 导入为 pd。
本练习是课程的一部分
面向 R 用户的 Python
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)