数据规整：聚合、合并和重塑 《利用pandas进行数据分析-e2》

数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。

本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。

• 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。
• 然后，我深入介绍了 一些特殊的数据操作。
• 最后，实战应用：在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。

8.1 层次化索引

重排与分级排序

根据级别汇总统计

使用DataFrame的列进行索引

8.2 合并数据集

数据库风格的DataFrame合并

索引上的合并

轴向连接：连接（concatenation）、绑定（binding）或堆叠 （stacking）。

合并重叠数据

8.3 重塑和轴向旋转

重塑层次化索引

将“长格式”旋转为“宽格式”