通过对数据的描述性统计，以及时间数据信息提取，分组聚合操作已经获得了相当多的信息，但用户信息更新表和登录信息表是长表，而主表是宽表，需要通过长宽表转换将收据合并在一张以用户编号为主键的表内。 3.实现思路及步骤 (1)使用 pivot table 函数进行长宽表转换 (2)使用 crosstab 方法进行长宽表转换。

1. 使用 pivot table 函数进行长宽表转换：

Pivot table 函数可以将长表转换为宽表，其基本语法如下：

pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

其中，参数说明如下：

- data：需要进行转换的数据表；
- values：需要进行聚合的数据列；
- index：转换后的宽表索引，即主键；
- columns：转换后的宽表列名；
- aggfunc：统计函数，如 sum、mean、count、median 等；
- fill_value：缺失值填充值；
- margins：是否显示边缘汇总；
- dropna：是否删除缺失值；
- margins_name：边缘汇总的名称。

例如，将用户信息更新表 user_update_table 转换为宽表，以用户编号为主键，更新日期为列名，更新数量为值：

import pandas as pd

# 读取数据表
user_update_table = pd.read_csv('user_update_table.csv')

# 转换为宽表
user_update_table_pivot = pd.pivot_table(user_update_table, values='update_count', index='user_id', columns='update_date', aggfunc='sum')

# 显示前 5 行
print(user_update_table_pivot.head())

2. 使用 crosstab 方法进行长宽表转换：

crosstab 方法可以将长表转换为宽表，其基本语法如下：

pd.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)

其中，参数说明如下：

- index：需要转换的长表索引列；
- columns：需要转换的长表列名列；
- values：需要进行聚合的数据列；
- rownames：转换后的宽表索引，即主键；
- colnames：转换后的宽表列名；
- aggfunc：统计函数，如 sum、mean、count、median 等；
- margins：是否显示边缘汇总；
- margins_name：边缘汇总的名称；
- dropna：是否删除缺失值；
- normalize：是否进行归一化。

例如，将登录信息表 login_table 转换为宽表，以用户编号为主键，登录日期为列名，登录数量为值：

import pandas as pd

# 读取数据表
login_table = pd.read_csv('login_table.csv')

# 转换为宽表
login_table_crosstab = pd.crosstab(index=login_table['user_id'], columns=login_table['login_date'], values=login_table['login_count'], aggfunc='sum')

# 显示前 5 行
print(login_table_crosstab.head())