20、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

在数据分析过程中，数据的整理和重构是至关重要的环节。整洁的数据结构能够提高分析效率，使数据更易于理解和处理。本文将介绍几种常见的数据重构方法，包括使用 groupby 聚合复制 pivot_table 功能、重命名轴级别以方便重塑数据、处理列名包含多个变量的情况以及处理列值包含多个变量的情况。

1. 使用 groupby 聚合复制 pivot_table 功能

pivot_table 方法提供了一种独特的数据分析方式，但通过一些处理，也可以使用 groupby 聚合来精确复制其功能。

操作步骤 ：
1. 读取航班数据集，并使用 pivot_table 方法找出每个航空公司在每个出发机场的取消航班总数：

import pandas as pd

flights = pd.read_csv('data/flights.csv')
fp = flights.pivot_table(index='AIRLINE',
                         columns='ORG_AIR',
                         values='CANCELLED',
                         aggfunc='sum',
                         fill_v