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godaai · Sep 25, 2023 · 15a1772 · 15a1772
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diff --git a/ch-pandas/dataframe-pivot-melt.ipynb b/ch-pandas/dataframe-pivot-melt.ipynb
@@ -1752,7 +1752,7 @@
    "source": [
     "## melt\n",
     "\n",
-    "`melt()` 是用于将一个很宽的的表转换为长。这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。\n",
+    "`melt()` 是用于将一个很宽的的表转换为长。这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。根据其英文名，又可被理解成，将一个宽表，“融化”成一个长表。\n",
     "\n",
     "通过这种方式，可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中，可以理解为透视表 `pivot_table()` 的反操作。\n"
    ]
@@ -1978,15 +1978,15 @@
     "\n",
     "我们回到 `melt()` 函数的参数。完整的参数形式为:`pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)`。\n",
     "\n",
-    "`frame` 指的是要进行重塑操作的 DataFrame 。\n",
+    "- `frame` 指的是要进行重塑操作的 DataFrame 。\n",
     "\n",
-    "`id_vars` 表示需要保留的列，它们将成为长表中的行；这些列又被称为标识变量（identifier variable），不被 \"融化\"。\n",
+    "- `id_vars` 表示需要保留的列，它们将成为长表中的行；这些列又被称为标识变量（identifier variable），不被融化。\n",
     "\n",
-    "`value_vars` 是需要 \"融化\" 的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。\n",
+    "- `value_vars` 是需要融化的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。\n",
     "\n",
-    "`var_name` 用于存储 \"融化\" 后的列名的新列的名称。\n",
+    "- `var_name` 用于存储融化后的列名的新列的名称。\n",
     "\n",
-    "`value_name` 用于存储 \"融化\" 后的值的新列的名称。\n",
+    "- `value_name` 用于存储融化后的值的新列的名称。\n",
     "\n",
     "```{figure} ../img/ch-pandas/melt.svg\n",
     "---\n",

diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/binary-ops.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/binary-ops.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/econ.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/econ.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/index.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/index.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/linalg.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/linalg.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/ndarray-slicing-index.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/ndarray-slicing-index.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/ndarray.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/ndarray.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/numpy-intro.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/numpy-intro.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/random.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/random.md
diff --git a/docs/_sources/ch-numpy copy/unary-ops.md b/docs/_sources/ch-numpy copy/unary-ops.md
diff --git a/docs/_sources/ch-pandas/dataframe-pivot-melt.ipynb b/docs/_sources/ch-pandas/dataframe-pivot-melt.ipynb
@@ -1752,7 +1752,7 @@
    "source": [
     "## melt\n",
     "\n",
-    "`melt()` 是用于将一个很宽的的表转换为长。这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。\n",
+    "`melt()` 是用于将一个很宽的的表转换为长。这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。根据其英文名，又可被理解成，将一个宽表，“融化”成一个长表。\n",
     "\n",
     "通过这种方式，可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中，可以理解为透视表 `pivot_table()` 的反操作。\n"
    ]
@@ -1978,15 +1978,15 @@
     "\n",
     "我们回到 `melt()` 函数的参数。完整的参数形式为:`pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)`。\n",
     "\n",
-    "`frame` 指的是要进行重塑操作的 DataFrame 。\n",
+    "- `frame` 指的是要进行重塑操作的 DataFrame 。\n",
     "\n",
-    "`id_vars` 表示需要保留的列，它们将成为长表中的行；这些列又被称为标识变量（identifier variable），不被 \"融化\"。\n",
+    "- `id_vars` 表示需要保留的列，它们将成为长表中的行；这些列又被称为标识变量（identifier variable），不被融化。\n",
     "\n",
-    "`value_vars` 是需要 \"融化\" 的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。\n",
+    "- `value_vars` 是需要融化的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。\n",
     "\n",
-    "`var_name` 用于存储 \"融化\" 后的列名的新列的名称。\n",
+    "- `var_name` 用于存储融化后的列名的新列的名称。\n",
     "\n",
-    "`value_name` 用于存储 \"融化\" 后的值的新列的名称。\n",
+    "- `value_name` 用于存储融化后的值的新列的名称。\n",
     "\n",
     "```{figure} ../img/ch-pandas/melt.svg\n",
     "---\n",

diff --git a/docs/ch-pandas/dataframe-pivot-melt.html b/docs/ch-pandas/dataframe-pivot-melt.html
@@ -1745,7 +1745,7 @@ <h3>数据筛选<a class="headerlink" href="#id3" title="Permalink to this headi
 </div>
 <div class="section" id="melt">
 <h2>melt<a class="headerlink" href="#melt" title="Permalink to this heading">#</a></h2>
-<p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">melt()</span></code> 是用于将一个很宽的的表转换为长。这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。</p>
+<p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">melt()</span></code> 是用于将一个很宽的的表转换为长。这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。根据其英文名，又可被理解成，将一个宽表，“融化”成一个长表。</p>
 <p>通过这种方式，可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中，可以理解为透视表 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pivot_table()</span></code> 的反操作。</p>
 <div class="cell docutils container">
 <div class="cell_input docutils container">
@@ -1922,11 +1922,13 @@ <h2>melt<a class="headerlink" href="#melt" title="Permalink to this heading">#</
 </div>
 <p>数据重塑时，通常需要使用 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">value_vars</span></code> 来指定需要 “融化” 的列，使它们被整合为一列。比如本例中，将 Math, English,History 整合为一列： Subject 列。</p>
 <p>我们回到 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">melt()</span></code> 函数的参数。完整的参数形式为:<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pandas.melt(frame,</span> <span class="pre">id_vars=None,</span> <span class="pre">value_vars=None,</span> <span class="pre">var_name=None,</span> <span class="pre">value_name='value',</span> <span class="pre">col_level=None)</span></code>。</p>
-<p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">frame</span></code> 指的是要进行重塑操作的 DataFrame 。</p>
-<p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">id_vars</span></code> 表示需要保留的列，它们将成为长表中的行；这些列又被称为标识变量（identifier variable），不被 “融化”。</p>
-<p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">value_vars</span></code> 是需要 “融化” 的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。</p>
-<p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">var_name</span></code> 用于存储 “融化” 后的列名的新列的名称。</p>
-<p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">value_name</span></code> 用于存储 “融化” 后的值的新列的名称。</p>
+<ul class="simple">
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">frame</span></code> 指的是要进行重塑操作的 DataFrame 。</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">id_vars</span></code> 表示需要保留的列，它们将成为长表中的行；这些列又被称为标识变量（identifier variable），不被融化。</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">value_vars</span></code> 是需要融化的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">var_name</span></code> 用于存储融化后的列名的新列的名称。</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">value_name</span></code> 用于存储融化后的值的新列的名称。</p></li>
+</ul>
 <div class="figure align-default" id="melt-img">
 <img alt="../_images/melt.svg" src="../_images/melt.svg" /><p class="caption"><span class="caption-number">Fig. 3 </span><span class="caption-text">melt(): 数据融化</span><a class="headerlink" href="#melt-img" title="Permalink to this image">#</a></p>
 </div>

diff --git a/docs/datasets/sales/sales.csv b/docs/datasets/sales/sales.csv
@@ -0,0 +1,18 @@
+Account,Name,Rep,Manager,Product,Quantity,Price,Status
+714466,Trantow-Barrows,Craig Booker,Debra Henley,CPU,1,30000,presented
+714466,Trantow-Barrows,Craig Booker,Debra Henley,Software,1,10000,presented
+714466,Trantow-Barrows,Craig Booker,Debra Henley,Maintenance,2,5000,pending
+737550,"Fritsch, Russel and Anderson",Craig Booker,Debra Henley,CPU,1,35000,declined
+146832,Kiehn-Spinka,Daniel Hilton,Debra Henley,CPU,2,65000,won
+218895,Kulas Inc,Daniel Hilton,Debra Henley,CPU,2,40000,pending
+218895,Kulas Inc,Daniel Hilton,Debra Henley,Software,1,10000,presented
+412290,Jerde-Hilpert,John Smith,Debra Henley,Maintenance,2,5000,pending
+740150,Barton LLC,John Smith,Debra Henley,CPU,1,35000,declined
+141962,Herman LLC,Cedric Moss,Fred Anderson,CPU,2,65000,won
+163416,Purdy-Kunde,Cedric Moss,Fred Anderson,CPU,1,30000,presented
+239344,Stokes LLC,Cedric Moss,Fred Anderson,Maintenance,1,5000,pending
+239344,Stokes LLC,Cedric Moss,Fred Anderson,Software,1,10000,presented
+307599,"Kassulke, Ondricka and Metz",Wendy Yule,Fred Anderson,Maintenance,3,7000,won
+688981,Keeling LLC,Wendy Yule,Fred Anderson,CPU,5,100000,won
+729833,Koepp Ltd,Wendy Yule,Fred Anderson,CPU,2,65000,declined
+729833,Koepp Ltd,Wendy Yule,Fred Anderson,Monitor,2,5000,presented
diff --git a/docs/searchindex.js b/docs/searchindex.js