先来理解宽表与长表的概念，以及各自的优势。随后，您将学习如何使用透视将长表转换为宽表，并从大型 DataFrame 中获取汇总统计。

宽表与长表数据格式

选项

长格式

宽格式

长格式与宽格式

翻转球员数据

使用 pivot 方法进行重塑

带球运用 pivot 方法

进攻型还是防守型球员？

重演上一步！

数据透视表

回顾这些变换

探索巅峰对决

最高和最重

数据重塑入门

掌握将 DataFrame 从宽表重塑为长表的技巧。本章将介绍 melt 方法与宽转长函数，随后带您学习如何通过拼接或拆分来处理字符串列。

使用 melt 进行重塑

哥特式时代

评分并非一切

Frankenstein 和 Dorian Gray 的数据怎么比较？

wide_to_long 函数

黄金时代

解密代码

开读时间，Katniss！

处理字符串列

您说「反乌托邦」？

你的评分是多少，Harry？

初级的，亲爱的华生！

宽表与长表之间的转换

本章将通过多级索引进一步提升您的数据处理技巧。您将学习如何通过在行索引与列轴之间重排层级来重塑 DataFrame，并掌握在栈叠与反栈叠过程中处理缺失数据的能力。

堆叠 DataFrame

把数据堆起来！

电话簿索引

给我发短信！

DataFrame 的列展开（unstacking）

国际来电分析

再打一次电话

整理语音信箱

处理多级索引

更换您的 SIM 卡

呼叫太多了

处理缺失数据

未接来电

别把栈丢了

DataFrame 的栈叠与反栈叠

最后，您将学习如何将重塑与分组结合，实现快速数据处理。您还将了解如何转换类列表的列，并处理复杂的嵌套数据，例如嵌套的 JSON 文件。

重塑并合并数据

少吃快餐，好吗？

只升不降

分组分析

转换类列表的列

全部合并

对边界列做 explode

传统的 split 方法

将嵌套数据读入 DataFrame

嵌套的电影数据

一部复杂的电影

处理嵌套数据列

展开嵌套的鸟类数据

别把小鸟"扔"了

最后一步重塑

进阶重塑

Books data

Obesity data

FIFA players data

Customer churn data

数据常常是便于人读的格式，但并不适合做数据分析。此时 pandas 派上用场——它是将 DataFrame 重塑为不同格式的强大工具。在本课程中，您将提升作为数据科学家与分析师的能力，学习整理 DataFrame 中的字符串列与嵌套数据。课程将使用真实世界数据，包括 FIFA 球员评分、图书评论与流失分析数据，带您掌握如何将 DataFrame 从宽表转换为长表，如何对行与列进行栈叠与反栈叠，以及如何获取多重索引 DataFrame 的描述性统计。

Data Manipulation with pandas

将DataFrame从宽格式转换为长格式，堆叠行列，处理多重索引DataFrame。

使用 pandas 重塑数据

将 DataFrames 从宽格式重塑为长格式，堆叠和取消堆叠行与列，并处理多索引 DataFrames。

使用 pivot 方法进行重塑

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