21、数据整理：将数据重构为整洁形式

数据整理：将数据重构为整洁形式

在数据分析和处理过程中，数据的整洁性至关重要。整洁的数据能够极大地提高分析效率，使我们更轻松地挖掘数据中的价值。本文将详细介绍几种常见的数据杂乱情况以及相应的整理方法，同时提供具体的操作步骤和代码示例。

1. 使用 pivot_table 方法进行数据透视

pivot_table 方法在数据处理中具有强大的功能，它对非透视列的数量没有限制。与 pivot 方法不同的是， pivot_table 会对索引和列参数中对应交叉点的所有值进行聚合操作。由于交叉点可能存在多个值，因此需要传入一个聚合函数以输出单个值。例如：

inspections.pivot_table(index=['Name', 'Date'],
                        columns='Info',
                        values='Value',
                        aggfunc='first') \
           .reset_index() \
           .rename_axis(None, axis='columns')

在这个例子中，我们使用了 first 聚合函数，它会选取每组中的第一个值。如果不指定聚合函数，默认使用 mean 函数，但当数据中包含字符串时，使用 mean