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

在数据处理和分析中，数据的整洁性至关重要。整洁的数据结构有助于更高效地进行数据分析和挖掘。本文将介绍几种常见的杂乱数据情况，并提供相应的整理方法和代码示例。

1. 使用 pivot_table 方法

pivot_table 方法可以用于数据的透视操作，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列的交叉点对应的所有值进行聚合。由于交叉点可能有多个值，因此需要传递一个聚合函数来输出单个值。例如，我们可以使用 first 聚合函数，它会取组中的第一个值。

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

2. 处理同一单元格存储多个值的情况

在表格数据中，由于其二维特性，单个单元格能呈现的信息有限。有时会遇到同一单元格存储多个值的数据集，而整洁数据要求每个单元格只有一个值。这时可以使用