如何在 Pandas 中将列转换为行（UNPIVOT）

我有一个数据结构：

id | data1 | data2 | data3
---------------------------
 1 | 's11' | 's12' | 's13'
 2 | 's21' | 's22' | 's23'
 3 | 's31' | 's32' | 's33'

从中我想得到这样的一套：

id | data 
----------
 1 | 's11'
 1 | 's12'
 1 | 's13'
 2 | 's21'
 2 | 's22'
 2 | 's23'
 3 | 's31'
 3 | 's32'
 3 | 's33'

我试过这样：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {"id": [1, 2, 3], "data1": ['s11', 's22', 's33'], "data2": ["s21", 's22', 's23'],
     'data3': ['s31', 's32', 's33']})
df2 = pd.concat([df[['id', 'data1']], df[['id', 'data2']], df[['id', 'data3']]], keys=['d1', 'd2', 'd3'])

是什么给出了这样的集合：

     data1 data2 data3  id
--------------------------
d1 0   s11   NaN   NaN   1
   1   s22   NaN   NaN   2
   2   s33   NaN   NaN   3
d2 0   NaN   s21   NaN   1
   1   NaN   s22   NaN   2
   2   NaN   s23   NaN   3
d3 0   NaN   NaN   s31   1
   1   NaN   NaN   s32   2
   2   NaN   NaN   s33   3

我打算进一步分组

df3 = df2.fillna('zzz').groupby('id').first()

结果：

   data1 data2 data3
id                  
1    s11   zzz   zzz
2    s22   zzz   zzz
3    s33   zzz   zzz

一般来说，这对我来说并不奏效，因为分组按键折叠了我的行。似乎我可以通过将列重命名为相同并执行来生成更多 DataFrame concat，但在我看来，应该有一种更简单的方法。我该如何解决我的问题？

我也看向一边pivot_table，但什么也做不了。