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用 pandas 把宽数据转换为长数据

在进行数据分析的时候，整洁的数据结构可以帮助分析师更简单高效地进行处理、建模、和可视化。今天我们来看怎么把列名称是数据值，而非变量名的这种数据转换为整洁的数据结构。

工作中经常会遇到需要分别读取一个文件夹下的多个文件，今天分享一个简便的方法来解决这种问题。

今天和大家分享下如何用 Pandas 生成复杂 Excel 表头。

前几天遇到一道 K12 行业的面试题，今天和大家分享下！

今天和大家分享怎么判断某一列的数据中是否含有我们预先设定好的目标关键字，并将提取出来的关键字保存到新的一列。

时间问题在数据处理中是重中之重，用 Pandas 处理时间是相当方便的，但是若没有掌握一些技巧，处理起来还是很吃力。接下来我们一起看看怎样用 Pandas 高效处理时间问题，由于该部分内容比较多，我计划分两篇来讲解，本篇是第一篇。

相信长期用 Pandas 的人有时会发现一些特别方便快捷的用法，然后会感叹，要是早知道这些用法之前处理数据的时候就方便多了。今天和大家一起分享我最近发现的 Pandas 中一个功能强大高效快捷的 str 用法。

在处理数据的时候，排序是很常见的一个操作，通常我们用 Pandas 进行排序的时候会用到 sort_values，但是很多时候 sort_values 默认的仅仅是升序降序，如果有更加个性化的排序需求，怎么用 sort_values 实现呢？接下我们一起来看看具体怎么实现个性化的排序需求。

虽然 pandas 处理数据特别方便，但是也不是什么格式的数据都可以直接用 pandas 进行清洗，实际工作中很多时候你得先用 pandas 对数据格式和结构进行处理后，才能进行后面的清洗步骤。今天我们来看一个典型的用 pandas 处理 Excel 中的合并单元格。

工作中经常会碰到根据条件创建新的列，新建列的方法有很多，不同方法之间的效率差别很大，今天我们来看看比较常用的高效的根据条件来用 pandas 新建列。