可以使用pandas库中的一些函数和方法来实现。下面是一种常见的转换方式：

1. 使用pivot函数：pivot函数可以将数据帧中的行转换为列，根据指定的列值进行重塑。具体步骤如下：

a. 首先，选择一个或多个列作为新数据帧的索引列，这些列的唯一值将成为新数据帧的列名。

b. 然后，选择一个列作为新数据帧的列，该列的唯一值将成为新数据帧的索引。

c. 最后，选择一个列作为新数据帧的值列，该列的值将填充新数据帧中的单元格。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建一个示例数据帧

df = pd.DataFrame({'A': 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar',

                  'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],

                  'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],

                  'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

使用pivot函数进行转换

new_df = df.pivot(index='A', columns='B', values='D')

这将把原始数据帧df转换为一个新的数据帧new_df，其中行索引为列'A'的唯一值，列索引为列'B'的唯一值，单元格中的值为列'D'的值。

1. 使用melt函数：melt函数可以将数据帧中的列转换为行，根据指定的列进行重塑。具体步骤如下：

a. 首先，选择一个或多个列作为新数据帧的标识列，这些列的值将成为新数据帧的行索引。

b. 然后，选择一个列作为新数据帧的列，该列的唯一值将成为新数据帧的列名。

c. 最后，选择一个列作为新数据帧的值列，该列的值将填充新数据帧中的单元格。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建一个示例数据帧

df = pd.DataFrame({'A': 'foo', 'bar', 'foo', 'bar',

                  'B': ['one', 'one', 'two', 'two'],

                  'C': [1, 2, 3, 4],

                  'D': [5, 6, 7, 8]})

使用melt函数进行转换

new_df = df.melt(id_vars='A', 'B', var_name='Category', value_name='Value')

这将把原始数据帧df转换为一个新的数据帧new_df，其中行索引为列'A'和列'B'的唯一值，列索引为新列'Category'的值，单元格中的值为原始数据帧中对应的值。

以上是将pandas数据帧转换为另一种布局的两种常见方法。根据具体的需求和数据结构，选择适合的方法进行转换。