通用方法

pandas.melt  => 选择一个列 变量为列索引 值为列数据

df
   A  B  C
0  a  1  2
1  b  3  4
2  c  5  6

pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B'], var_name='myVarname', value_name='myValname')
   A myVarname  myValname
0  a         B          1
1  b         B          3
2  c         B          5

pandas.pivot =>生成一个交叉表 取一个列作为行 一个列作为新的列 取一个列作为交叉的值（不允许交叉重复的情况） 

    foo   bar  baz  zoo
0   one   A    1    x
1   one   B    2    y
2   one   C    3    z
3   two   A    4    q
4   two   B    5    w
5   two   C    6    t

df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

    bar  A   B   C
foo

one     1    2   3
two     4    5   6

pandas.pivot_table=>对重复交叉进行 一个函数计算

                 
df
     A    B      C  D  E
0  foo  one  small  1  2
1  foo  one  large  2  4
2  foo  one  large  2  5
3  foo  two  small  3  5
4  foo  two  small  3  6
5  bar  one  large  4  6
6  bar  one  small  5  8
7  bar  two  small  6  9
8  bar  two  large  7  9

table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)

　　 C     large  small
A   B
bar one    4.0    5.0
bar two    7.0    6.0
foo one    4.0    1.0
foo two    NaN    6.0

pandas.merge =>合并两个df