原文:pandas中DataFrame的stack()、unstack()和pivot()方法的对比

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,然后再指定哪些列作为索引对应的值。因此,总结起来一句话就是:unstac ...

2020-10-12 11:20 0 803 推荐指数:

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pandasstack() 和unstack() 函数

pandas进行数据重排时,经常用到stackunstack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 ...

Fri Aug 14 00:10:00 CST 2020 0 1101
Pandas 基础(12) - StackUnstack

这节的主题是 stackunstack, 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 ...

Wed Feb 27 04:10:00 CST 2019 0 2095
python pandas stackunstack函数

  在用pandas进行数据重排时,经常用到stackunstack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 ...

Sat Oct 14 05:37:00 CST 2017 2 40507
pandas.DataFrame.pivot

DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) 功能:重塑数据(产生一个“pivot”表格)以列值为标准。使用来自索引/列的唯一的值(去除重复值)为轴形成dataframe结果。    为了精细调节控制,可以看和stack ...

Thu Dec 28 18:47:00 CST 2017 0 2924
Spark与PandasDataFrame对比

Pandas Spark 工作方式 单机single machine tool,没有并行机制parallelism不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈 分布式并行计算框架,内建并行机制parallelism,所有 ...

Thu Nov 29 21:43:00 CST 2018 0 864
pandas dataframe.pivot()用法

OUTLINE pivot()的用途可以简单理解为: 将一个DataFrame的记录数据整合成表格(类似Excel的数据透视表功能),而且是按照pivot(‘index=xx’,’columns=xx’,’values=xx’)来整合的。 还有另外一种写法,但是官方貌似并没有给出 ...

Tue Jun 23 20:51:00 CST 2020 0 2439
Python学习笔记:pandas数据堆叠之stackunstack与reshape

在分类汇总数据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 ...

Sun Sep 19 02:50:00 CST 2021 0 100
 
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