Python 如何将数据透视表展平为非规范化列表？

我想将数据透视表展平为非规范化列表

下表：

我要查找的结果（其中字符串是列值）：

我想自从我做了以后，有一些嵌套问题

pivot_table = unified_df.pivot_table(rows=['CC_Contact_Id','Question','Question_Answer'])

我试过了

pivot_table.values.tolist()

但我明白了

0:[676.0, 10.0, 954.0, 375001.0]
1:[676.0, 10.0, 735.0, 374996.0]
2:[676.0, 10.0, 740.0, 375016.0]
3:[676.0, 10.0, 746.0, 375046.0]
4:[676.0, 10.0, 743.0, 375041.0]
5:[701.0, 10.0, 987.0, 475142.0]
6:[676.0, 10.0, 955.0, 375051.0]
7:[701.0, 10.0, 854.0, 475077.0]
8:[676.0, 10.0, 741.0, 375021.0]
9:[676.0, 10.0, 741.0, 375031.0]
10:[676.0, 10.0, 741.0, 375026.0]
11:[676.0, 10.0, 741.0, 375036.0]
12:[676.0, 10.0, 738.0, 375006.0]

我缺少了它所依赖的CC_联系人id（索引）、问题和问题答案

将熊猫的桌子平铺成非规范化列表的最佳方法是什么？

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其中每一行都有CC\U Contact\u Id、Question和Question\u Answer字段值。

CC\u Contact\u Id、Question和Question\u Answer都在索引中，因此要将它们取出并放入列表中，您可以执行以下操作：

pivot_table.values.reset_index().values.tolist()

错误-额外的“.values”更正：pivot\u table.reset\u index（）.values.tolist（），这很有效

pivot_table.values.reset_index().values.tolist()