a、对于普通的DataFrame而言直接列索引轉换到最内层行索引，生一个Series对象
b、对于层次化索引的DataFrame而言可以将指定的索引层转换到行上，默认是将最内层的列索引转换到最内层行
a、对于普通的DataFrame而言直接将列索引转换到行索引的最外层索引，生成一个Series对象
b、对于层次化索引的DataFrame而言和stack函数类似，似乎把两层索引当莋一个整体当level为列表时报错
那再试下level=5，发现也正常这里的level怎么理解？--遗留问题
首先拿普通的DataFrame实验下看看melt函数怎么转换的
结论：从上述结果可以看出，id_vars可以理解为结果需要保留的原始列value_vars可以理解为需需要列转行的列名；var_name把列转行的列变量重新命名，默认为variable；value_name列转行对應变量的值的名称
