虽然，数据清洗来到第五篇了，但是我还是没有能够把它弄明白讲清楚，还是要耗费更加多的时间才行。
数据重塑
在这里，只有两个核心的方法：stack()和unstack()。
Stack()——将DataFrame的列旋转为行
新建的数据集如下。
下面进行翻转，然后就变成Series数据集了。
Unstack()——将DataFrame的行旋转为列
再翻转，就变回原样了。
同时，还可以对其它级别进行操作。
注意：不仅数据重塑湿最内层的，还会把旋转轴置于最低级别。新建的数据集如下所示：
注意下面最内层index的位置变化。
字符串处理
字符串方法
新建的数据集如下所示：
下面，通过字符串方法切分数据并且另起一行。
同时，pandas模块的str属性还有多种玩法。
正则表达式
这一部分，主要问题不在于模块及方法的使用，根源还是要看自己的正则表达式的功力。
新建的数据集如下所示：下面来演示如何使用。