stack()方法用于将DataFrame的列“堆叠”为行,即将列索引转换为行索引。它通常用于将宽格式的数据转换为长格式的数据。 1.1 基本用法 import pandas as pd# 创建一个示例DataFramedf= pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9] }, index=['X','Y','Z'])print("原...
unstack和stack是pandas库中的两个函数,用于在DataFrame中对数据进行重塑操作。 stack函数用于将数据的列索引旋转为行索引,即将数据从宽格式转换为长格式。例如,将具有多级列索引的DataFrame转换为具有多级行索引的DataFrame。 unstack函数则是stack函数的逆操作,用于将数据的行索引旋转为列索引,即将数据从长格式转换为宽格...
Python pandas中stack和unstack函数的妙用：stack函数：功能：将DataFrame中的行索引和列索引进行转换，将表格结构的数据转换为层次化的Series结构。作用：行索引会被添加到列索引中，形成一个新的层次化索引，使得数据呈现为类似花括号的层次结构。应用场景：适用于需要将多维数据压缩为一维数据，或者需要将某...
这时,就需要用到DataFrame对象的另一个方法unstack() unstack()方法 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("Salaries.csv") print( pd.pivot_table(df, index=['Age','Gender'], values=['Net_Pay']).unstack()) 运行结果 Net_Pay Gender F M Age 21 NaN 56376.500000 22 6273...
pivot\melt、stack\unstack; 转置; set_index\reset_index; apply\applymap\map; 上面这些概念,如果融汇贯通,相信用python进行视图(交叉表)的建立就一定会得心应手,自由自在。 pandas 的 DataFrame对象,知道它们由三个组成并存储为属性的组件很有用:
在Python的Pandas库中,stack(), unstack()和pivot()是用于数据重塑的常用方法。本文将详细解释这些方法的工作原理,并通过实例展示如何使用它们进行数据转换。 stack()方法:stack()方法用于将多层索引转换为单一列索引。换句话说,它将一个层次化的DataFrame转置为宽格式的数据结构。这在将分组数据重新整理为原始格式时...
df_multi.stack()# 内层列索引df_multi.stack(level=1)# 同上 内层列索引df_multi.stack(level=0)# 第一层列索引# 删除空数据行df_multi.stack(dropna=True) 二、unstack反堆叠 使用语法: DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None) 单索引 ...
python dataframe 减少内存占用,pandas中,这三种方法都是用来对表格进行重排的,其中stack()是unstack()的逆操作。某种意义上,unstack()方法和pivot()方法是很像的,主要的不同在于,unstack()方法是针对索引或者标签的,即将列索引转成最内层的行索引;而pivot()方法则
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: 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(...
stack()就是将dataframe的列变成行。 stack的英文意思就是“堆叠”。形象的理解就是,在使用了stack()函数后,“行”会越来越多。 示例如下 调用stack()函数后结果如下,如果dataframe的列只有1层索引,通过stack()变换后,得到是一个层次化索引的Series。 对于多列索引的情况,示例如下,从下图可以看出,默认是将最内...