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课程介绍
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。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
数据重塑入门
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。
2
宽表与长表之间的转换
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。
3
DataFrame 的栈叠与反栈叠
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。
4
进阶重塑
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。
使用 pandas 重塑数据
课程完成
