第7章　数据规整化：清理、转换、合并、重塑

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：加载、清理、转换以及重塑。有时候，存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求。许多人都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和Python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，它们使你能够轻松地将数据规整化为正确的形式。

如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管在邮件列表或GitHub网站上提出。实际上，pandas的许多设计和实现都是由真实应用的需求所驱动的。