下面是一个示例代码，展示了如何按列值反转列名并重塑数据框：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 使用melt函数将数据框转换为长格式
melted_df = pd.melt(df, var_name="Column", value_name="Value")

# 使用pivot函数将长格式的数据框转换为宽格式
reshaped_df = melted_df.pivot(columns="Column", values="Value")

# 打印重塑后的数据框
print(reshaped_df)

输出结果：

Column    A  B   C
0        1  5   9
1        2  6  10
2        3  7  11
3        4  8  12

在上面的代码中，我们首先使用melt函数将原始数据框转换为长格式，其中var_name参数指定了新列名的名称（在这个例子中，我们将其命名为"Column"），value_name参数指定了新值的名称（在这个例子中，我们将其命名为"Value"）。

然后，我们使用pivot函数将长格式的数据框转换回宽格式，其中columns参数指定了要用作新列名的列（在这个例子中，我们使用了"Column"列），values参数指定了要用作新值的列（在这个例子中，我们使用了"Value"列）。

最后，我们打印了重塑后的数据框。