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 ...
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,一种是表格,如图 所示 另一种是 花括号 ,如图 所示 图 :表格结构 图 :花括号结构 表格在行列方向上均 ...
2021-01-22 17:13 0 352 推荐指数:
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 ...
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 ...
1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 ...
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 ...
一.pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 (1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组: index = [['一班', '一班', '一班', '二班', '二班', '二班'], ['张三', '李四', '王 ...
层次化索引是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。 创建一个 Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引。 这就是带MultiIndex索引的Series的格式化输出形式。索引之间的“间隔”表示“直接使用 ...
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 ...