Интересная статья с примером использования функции melt в Pandas.
Зачастую для удобства анализа нужно преобразовать данные из сводной таблицы в нормальный вид, где каждая строка характеризует наблюдение или группу наблюдений. Такое преобразование позволяет привести данные к так называемому виду tidy data (https://en.wikipedia.org/wiki/Tidy_data). Когда вы работаете с tidy, то использовать функции Pandas становится удобнее, т.к. каждый столбец характеризует значение одного признака, а значит проще применять groupby или другие операции к колонкам датафрейма. Привести сводную таблицу к такому виду можно с помощью функции melt.
https://towardsdatascience.com/transforming-data-in-python-with-pandas-melt-854221daf507