首页 / PYTHON / python pandas stack和unstack函数

python pandas stack和unstack函数

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python pandas stack和unstack函数，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含968字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

　在用pandas进行数据重排时，经常用到stack和unstack两个函数。stack的意思是堆叠，堆积，unstack即“不要堆叠”，我对两个函数是这样理解和区分的。

　　常见的数据的层次化结构有两种，一种是表格，一种是“花括号”，即下面这样的l两种形式：

 

store1

store2

store3

street1

1

2

3

street2

4

5

6

                                  技术分享图片

 　　表格在行列方向上均有索引（类似于DataFrame），花括号结构只有“列方向”上的索引（类似于层次化的Series），结构更加偏向于堆叠（Series-stack，方便记忆）。stack函数会将数据从”表格结构“变成”花括号结构“，即将其行索引变成列索引，反之，unstack函数将数据从”花括号结构“变成”表格结构“，即要将其中一层的列索引变成行索引。例：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data=DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index([‘street1‘,‘street2‘]),columns=pd.Index([‘one‘,‘two‘,‘three‘]))
print(data)
print(‘-----------------------------------------\n‘)
data2=data.stack()
data3=data2.unstack()
print(data2)
print(‘-----------------------------------------\n‘)
print(data3)

·打印结果如下：使用stack函数，将data的行索引[‘one‘,‘two‘,‘three’]转变成列索引（第二层），便得到了一个层次化的Series（data2），使用unstack函数，将data2的第二层列索引转变成行索引（默认的，可以改变），便又得到了DataFrame（data3）。

技术分享图片

原文：https://www.cnblogs.com/tan2810/p/10345475.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python pandas stack和unstack函数全部内容，希望文章能够帮你解决python pandas stack和unstack函数所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端

扫描二维码推送至手机访问。

本文链接：https://qyyshop.com/info/1172326.html

来源：【匿名】