变形

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一、透视表

1. pivot

一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols：

2. pivot_table

首先，再现上面的操作：

Pandas中提供了各种选项，下面介绍常用参数：

3. crosstab（交叉表）

交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如分组统计，如现在想要统计关于街道和性别分组的频数：

交叉表的功能也很强大（但目前还不支持多级分组），下面说明一些重要参数：

二、其他变形方法

1. melt

melt函数可以认为是pivot函数的逆操作，将unstacked状态的数据，压缩成stacked，使“宽”的DataFrame变“窄”

2. 压缩与展开

（1）stack：这是最基础的变形函数，总共只有两个参数：level和dropna

stack函数可以看做将横向的索引放到纵向，因此功能类似与melt，参数level可指定变化的列索引是哪一层（或哪几层，需要列表）

(2) unstack：stack的逆函数，功能上类似于pivot_table

三、哑变量与因子化

1. Dummy Variable（哑变量）

这里主要介绍get_dummies函数，其功能主要是进行one-hot编码：

2. factorize方法

该方法主要用于自然数编码，并且缺失值会被记做-1，其中sort参数表示是否排序后赋值