データサイエンティストの面接で、いくつかの技術的な質問に答える必要があります。課題の1つは、ロング形式とワイド形式の違いを示すことです。
この演習では、いくつかの特徴の説明を、ワイド形式のDataFrameかロング形式のDataFrameかに分類します。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
まず、ワイド形式とロング形式の概念と、それぞれを使う利点を理解しましょう。次に、ロング形式からワイド形式へピボットする方法と、大規模な DataFrame から要約統計量を得る方法を学びます。
現在の演習
ワイド形式からロング形式へ DataFrame を整形するテクニックを身につけます。この章では、melt メソッドと wide_to_long 関数の使い方を学び、その後、文字列列を連結したり分割したりして扱う方法を理解します。
この章では、マルチレベルインデックスを使ってデータ操作スキルをレベルアップします。行インデックスのレベルを列軸へ（またはその逆へ）並べ替えて DataFrame を整形する方法を学びます。また、スタックやアンスタックの過程で生じる欠損値への対処法も身につけます。
最後に、整形処理とグループ化を組み合わせて、手早くデータ操作を行う方法を学びます。さらに、リスト状の列を変換する方法や、ネストされた JSON ファイルなどの複雑なネストデータを扱う方法も習得します。
