stack:将pandas数据的列索引旋转为行索引 unstack:将pandas数据行索引旋转位列索引 值得注意的是,默认以最内层为轴旋转,旋转完后依然为最内层 如下案例: 有如下的df图表 此时横轴为0-23的id,纵轴为True和False 这时候输入 则得到 列以横轴id旋转,旋转完后依然为最内层 可以认为现在的True和False一列为level0,0...
原理 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&......
引言 利用pandas的stack和unstack可以灵活实现二次统计。 考虑一个具体的应用场景 假如我们要对病人的医保金额进行反欺诈,首先希望计算每个患者的时间维度上的波动程度。我们可以这么做: 1. 对每个病人分组,统计每个月的总费用、平均费用、费用方差。 2. 再对每个病人统计12个月的[总费用、平均费用、费用方差]的波动...
Pandas中的Pivot:数据重塑的艺术 df_p=df_long.pivot(index='Date',columns=['Variable'],values='Value')df_p 也是一样的 三、Stack与Unstack的注意事项 在使用stack和unstack时,需要注意以下几点: 确保在使用这些函数之前,你的数据是按照你想要转换的方式组织的。 stack和unstack通常用于处理具有层级索引的数据。
pandas 轴索引互换——stack和unstack 在使用pandas进行数据整理时,经常会用到stack和unstack两个函数。stack直译过来是堆叠,堆积,unstack是展开,解释为把列索引和行索引的互换,如下图所示,stack用于把列索引转换为行索引,而unstack用于把行索引转换为列索引。因此,可以把stack和unstack的功能解释为行索引和列索引的互换...
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()方法则是针对列的值,即指定某列的值作为行索引,指定某列的值作为列索引,然后再指定哪...
stack: 将数据的列columns转旋转成行index unstack:将数据的行index旋转成列columns 二者默认操作的都是最内层Pandas连载文章 本文是Pandas更新的第16篇文章,欢迎访问阅读:下面通过详细的例子来进行讲解二者的用法,同时奉上:官网学习地址 stack stack函数的主要作用是将原来的列转成最内层的行索引,转换之后都是多层次...
在 pandas 中提供了实现重塑的两个函数,即 stack() 函数和 unstack() 函数。 常见的数据层次化结构有两种,一种是表格,如图 1 所示;另一种是“花括号”,如图 2 所示 图1:表格结构 图2:花括号结构 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),...
Pandas数据重塑：pivot、melt、stack与unstack的应用 重塑数据结构在数据分析中扮演着至关重要的角色，它能够帮助我们根据不同的分析需求来调整数据的组织方式，从而更有效地进行数据处理和可视化。Pandas库提供了多种方法来实现这一目标，其中最常用的是`pivot`、`melt`、`stack`和`unstack`函数。首先，`pivot`函数允许...
Pandas 中的stack()和unstack()函数 我们可以借助 Pandas 中名为stack()和unstack()的两个函数来更改名为dates_data的 DataFrame。这个函数可以帮助我们改变 DataFrame 的方向,使行变成列,列相应地变成行。 我们将尝试将 DataFrame 中的value和value2更改为行,并将其中的值更改为行中的条目。