Python 在我融化极点数据帧之后，我如何在不添加索引的情况下将其旋转回其原始形式

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'A': range(1,4),
    'B': range(1,4),
    'C': range(1,4),
    'D': range(1,4)
})

print(df)

shape: (3, 4)
┌─────┬─────┬─────┬─────┐
│ A   ┆ B   ┆ C   ┆ D   │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 1   ┆ 1   ┆ 1   │
│ 2   ┆ 2   ┆ 2   ┆ 2   │
│ 3   ┆ 3   ┆ 3   ┆ 3   │
└─────┴─────┴─────┴─────┘

df_melt = df.melt(
    variable_name="recipe",
    value_name="revenue")

print(df_melt)

shape: (12, 2)
┌────────┬─────────┐
│ recipe ┆ revenue │
│ ---    ┆ ---     │
│ str    ┆ i64     │
╞════════╪═════════╡
│ A      ┆ 1       │
│ A      ┆ 2       │
│ A      ┆ 3       │
│ B      ┆ 1       │
│ B      ┆ 2       │
│ …      ┆ …       │
│ C      ┆ 2       │
│ C      ┆ 3       │
│ D      ┆ 1       │
│ D      ┆ 2       │
│ D      ┆ 3       │
└────────┴─────────┘

似乎我需要添加一个索引，以便将df_melt旋转回原始形式df？有没有办法在不添加索引的情况下旋转一个极地框架？

df_melt = df_melt.with_columns(index=pl.col("revenue").cum_count().over("recipe"))

df_melt.pivot(
    index='index',
    columns='recipe',
    values='revenue',
    aggregate_function='first'
)

shape: (3, 5)
┌───────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│ index ┆ A   ┆ B   ┆ C   ┆ D   │
│ ---   ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ u32   ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═══════╪═════╪═════╪═════╪═════╡
│ 1     ┆ 1   ┆ 1   ┆ 1   ┆ 1   │
│ 2     ┆ 2   ┆ 2   ┆ 2   ┆ 2   │
│ 3     ┆ 3   ┆ 3   ┆ 3   ┆ 3   │
└───────┴─────┴─────┴─────┴─────┘

在R中，我可以执行等同于melt和pivot而不带索引，并且在Python中寻求相同的功能.

df_pandas = df.to_pandas()

library(tidyverse)
library(reticulate)

df_long <-
    py$df_pandas |>
    pivot_longer(
        everything(),
        names_to = 'recipe',
        values_to = 'value'
    )

df_long |>
    pivot_wider(
        names_from='recipe',
        values_from='value'
    ) |>
    unnest(cols = c(A,B,C,D))