在用pandas進行數據重排時，經常用到stack和unstack兩個函數。stack的意思是堆疊，堆積，unstack即“不要堆疊”，我對兩個函數是這樣理解和區分的。
常見的數據的層次化結構有兩種，一種是表格，一種是“花括號”，即下面這樣的l兩種形式：
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store1 |
store2 |
store3 |
| street1 |
1 |
2 |
3 |
| street2 |
4 |
5 |
6 |
表格在行列方向上均有索引（類似於DataFrame），花括號結構只有“列方向”上的索引（類似於層次化的Series），結構更加偏向於堆疊（Series-stack，方便記憶）。stack函數會將數據從”表格結構“變成”花括號結構“，即將其行索引變成列索引，反之，unstack函數將數據從”花括號結構“變成”表格結構“，即要將其中一層的列索引變成行索引。例：
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame data=DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index(['street1','street2']),columns=pd.Index(['one','two','three'])) print(data) print('-----------------------------------------\n') data2=data.stack() data3=data2.unstack() print(data2) print('-----------------------------------------\n') print(data3)
·打印結果如下：使用stack函數，將data的行索引['one','two','three’]轉變成列索引（第二層），便得到了一個層次化的Series（data2），使用unstack函數，將data2的第二層列索引轉變成行索引（默認的，可以改變），便又得到了DataFrame（data3）。
