利用unstack函数,将生成后的第二层行索引转变成列索引(默认内层索引,level=-1),恢复原始数据框。 多层索引 df_multi2 = df_multi.stack(level=0) df_multi2.unstack(level=0)''' kg pounds cat dog cat dog weight 1 2 2 4 ''' 三、reshape变形 实现Series数据变形。 importpandasaspdimportnumpyasnp ...
6. unstack: 简单案例 同样,Pandas unstack() 也支持参数级别,默认为 -1,它将对最内层索引应用操作。 index = pd.MultiIndex.from_tuples([ ('Oxford', 'Temperature'), ('Oxford', 'Wind'), ('London', 'Temperature'), ('London', 'Wind') ]) s = pd.Series([1,2,3,4], index=index) 通...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
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...
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...
python pandas stack和unstack函数 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:...
pandas支持大部分的主流文件格式进行数据读写,常用格式及接口为: 文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口为read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据 Excel文件,包括xls和xlsx两种格式均得到支持,底层是调用了xlwt和xlrd进行excel文件操作,相应接口为read_excel()和to_excel() ...
Python中的unstack函数是Pandas库中的一个非常有用的函数,它可以将一维的数据结构转换为二维的数据结构。在数据分析和处理中,数据的结构往往是很重要的,而unstack函数可以帮助我们快速地转换数据结构,使得我们更加方便地进行数据分析和处理。 unstack函数的基本用法如下: `python DataFrame.unstack(level=-1, fill_value...
在pandas-python中,取消列的堆栈是通过使用unstack()函数来实现的。unstack()函数用于将堆叠的数据重新排列为未堆叠的形式。 具体来说,unstack()函数可以应用于一个Series或DataFrame对象,将堆叠的列转换为行索引,从而取消列的堆栈。它可以接受一个可选的参数level,用于指定要取消堆栈的列级别。 取消列的堆栈在数据分...
在处理大数据时,可以使用Python的unstack方法来重塑数据框架。unstack方法可以将多层次索引的数据框架转换为单层索引的数据框架,从而更方便地进行分析和操作。 以下是使用unstack方法处理大数据的示例代码: import pandas as pd # 创建一个多层次索引的数据框架 data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, ...