我有一个制作的熊猫数据框，我以所需的确切方式对其进行了旋转。现在，我想取消所有操作以使用新形成的数据框获取位置数据（行和列），并查看哪个。例如，我希望第一行（在未使用位置数据进行数据透视的新数据框中）在“行”下具有1，在“ a”下具有1，并且将1作为值（下面的示例）。有人可以找出我如何取消获取行和列值的方法吗？我试过使用pd.melt，但它似乎没有用（没有区别）。请尽快回复。谢谢！下面直接是用于制作数据透视表框架的代码。
import pandas as pd
row = [1, 2, 3, 4, 5]
df67 = {'row':row,}
df67 = pd.DataFrame(df67,columns=['row'])
df67['a'] = [1, 2, 3, 4, 5]
df67['b'] =[13, 18, 5, 10, 6]
#df67 (dataframe before pivot)
df68 = df67.pivot(index='row', columns = 'a')
#df68 (dataframe after pivot)
What I want the result to be for the first line: row | a | value 1 | 1 | 13
使用DataFrame.stack有DataFrame.reset_index：
df = df68.stack().reset_index()
print (df)
row a b
0 1 1 13.0
1 2 2 18.0
2 3 3 5.0
3 4 4 10.0
4 5 5 6.0
编辑：
为了避免删除丢失的值，请使用dropna=False参数：
df = df68.stack(dropna=False).reset_index()
print (df)
row a b
0 1 1 13.0
1 1 2 NaN
2 1 3 NaN
3 1 4 NaN
4 1 5 NaN
5 2 1 NaN
6 2 2 18.0
7 2 3 NaN
8 2 4 NaN
9 2 5 NaN
10 3 1 NaN
11 3 2 NaN
12 3 3 5.0
13 3 4 NaN
14 3 5 NaN
15 4 1 NaN
16 4 2 NaN
17 4 3 NaN
18 4 4 10.0
19 4 5 NaN
20 5 1 NaN
21 5 2 NaN
22 5 3 NaN
23 5 4 NaN
24 5 5 6.0
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