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” 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： stack函数会将数据从”表格结构“变成”花括号结构 ...

这节的主题是 stack 和 unstack, 我目前还不知道专业领域是怎么翻译的, 我自己理解的意思就是"组成堆"和"解除堆". 其实, 也是对数据格式的一种转变方式, 单从字面上可能比较难理解, 所以给大家下面两张图来理解一下: 上图中, 标绿色的部分, 代表一个对应关系, 就是列的级别 ...

在数据处理时，有时需要对数据的结构进行重排，也称作是重塑（Reshape）或者轴向旋转（Pivot）。而运用层次化索引可为 DataFrame 的数据重排提供良好的一致性。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 ...

在分类汇总数据中，stack() 和 unstack() 是进行层次化索引的重要操作。 层次化索引就是对索引进行层次化分类，包含行索引、列索引。 常见的数据层次化结构包含两种：表格（横表）、“花括号”（纵表）。 表格在行列方向上均有索引，花括号结构只有“列方向”上的索引。 其实，应用 ...

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()方法则是针对列的值，即指 ...

在处理数据的时候，很多时候会遇到批量替换的情况，如果一个一个去修改效率过低，也容易出错。replace()是很好的方法。 1.基本结构： df.replace(to_replace, valu ...

TensorFlow提供两种类型的拼接： concat stack UnStack ...

tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数，用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来，例如： a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3 ...