pandas重塑層次化索引(stack()和unstack()函數解析)

在數據處理時，有時需要對數據的結構進行重排，也稱作是重塑（Reshape）或者軸向旋轉（Pivot）。而運用層次化索引可為 DataFrame 的數據重排提供良好的一致性。在 pandas 中提供了實現重塑的兩個函數，即 stack() 函數和 unstack() 函數。

常見的數據層次化結構有兩種，一種是表格，如圖 1 所示；另一種是“花括號”，如圖 2 所示

 圖 1：表格結構

圖 2：花括號結構

 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）。

        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。

stack() 函數

stack() 函數的語法格式如下：

DataFrame.stack(level=-1,dropna=True)

函數中的參數說明如下：

• level：接收 int、str、list，默認為 -1，表示從列軸到索引軸堆疊的級別，定義為一個索引或標簽，或者索引或標簽列表；
• dropna：接收布爾值，默認為 True，表示是否在缺失值的結果框架/系列中刪除行。將列級別堆疊到索引軸上可以創建原始數據幀中缺失的索引值和列值的組合。

函數返回值為 DataFrame 或 Series。

unstack() 函數

unstack() 函數的語法格式如下：

DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None)
或
Series.unstack(level=-1, fill_value=None)

函數中的參數說明如下：

• level：接收 int、string 或其中的列表，默認為 -1（最后一級），表示 unstack 索引的級別或級別名稱。
• fill_value：如果取消堆棧，則用此值替換 NaN 缺失值，默認為 None。

函數返回值為 DataFrame 或 Series。
使用 stack()、unstack() 函數的示例代碼 example1.py 如下

import numpy as np
import pandas as pd
#創建DataFrame
data = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape((2, 2)),
index=pd.Index(['row1', 'row2'], name='rows'),
columns=pd.Index(['one', 'two'], name='cols'))
print(data)
cols one two
rows 
row1 0 1
row2 2 3

#使用stack()函數改變data層次化結構
result = data.stack()
print('data改變成"花括號"結構','\n',result)
data改變成"花括號"結構 
rows cols
row1 one 0
     two 1
row2 one 2
     two 3

print('恢復到原來結構','\n',result.unstack())
恢復到原來結構 
cols one two
rows 
row1  0  1
row2  2  3

print(result.unstack(0))
rows row1 row2
cols 
one  0   2
two  1   3
print(result.unstack('rows'))

#創建Series
s1 = pd.Series([0, 1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['c', 'd', 'e'])
data2 = pd.concat([s1, s2], keys=['one', 'two'])
print(data2)
print('將data2改變成表格結構','\n',data2.unstack())
#使用stack()函數改變成"花括號"結構，並刪除缺失值行
print(data2.unstack().stack())
#使用stack()函數改變成"花括號"結構，不刪除缺失值行
print(data2.unstack().stack(dropna=False))
#用字典創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'left': result, 'right': result + 3},
columns=pd.Index(['left', 'right'], name='side'))
print(df)
#使用unstack()、stack()函數
print(df.unstack('rows'))
print(df.unstack('rows').stack('side'))