Python透视表是数据分析中常用的工具之一。使用Python语言编写的透视表可以帮助我们更好地理解数据，并找到隐藏在数据背后的规律。但是，有些时候我们需要逆向操作，将透视表还原成原始数据。下面就介绍一下如何使用Python逆向还原透视表。

#导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
#构造数据
data = {'Name': ['John', 'Marry', 'Peter', 'Mary', 'Lucy', 'Ben'], 
'Date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'Sales': [100, 150, 200, 250, 300, 350]}
df = pd.DataFrame(data)
#生成透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Sales', index=['Name'], columns=['Date'], aggfunc=np.sum)
#还原
flattened = pd.DataFrame(pivot_table.to_records())
flattened.columns = [hdr.replace("('Sales', ", "").replace(")", "") for hdr in flattened.columns]
print(flattened)

以上代码中，我们首先利用Pandas库构造了一个数据集，然后对其进行透视操作，生成了一个透视表。接下来，我们可以通过to_records()方法将透视表转换成一个numpy数组，然后再利用DataFrame将其转换成一个平面数据集。最后，我们通过修改表头的方式将透视表中的多重索引恢复成原始表格的形式。

以上就是逆向还原Python透视表的方法，在实际的工作中，这种技巧常常会派上用场。希望这篇文章可以帮助你更好地理解Python透视表的使用。