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 ...
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 stack 和 unstack 只需要记住: stack 将数据从 表格结构 变成 花括号结构 ,即将其列索引变成行索引。 un ...
2021-09-18 18:50 0 100 推荐指数:
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 ...
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 ...
pandas 拥有强大的数据清洗能力,可以极大的简化数据处理工作。 一、数据加载及EDA 二、比较运算:“<”、">"、"=="、"<="、">="、"!=" 三、比较函数:eq、ne、le、lt、ge、gt python3 中新函数 gt/ge/eq/le ...
reshape可以用于numpy库里的ndarray和array结构以及pandas库里面的DataFrame和Series结构。reshape用来更改数据的列数和行数reshape(行,列)可以根据指定的数值将数据转换为特定的行数和列数;那么reshape(1,-1)或者reshape(-1,1 ...
在 Jupyter Notebook 编码中,有时需要查看 DataFrame 中的数据,可默认只显示10行数据,中间以“省略号”代替。 可在导入 pandas 模块时加入 pd.set_option 参数进行配置。 设置行 设置列 生效之后,可通过 head ...