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” 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： stack函數會將數據從”表格結構“變成”花括號結構 ...

這節的主題是 stack 和 unstack, 我目前還不知道專業領域是怎么翻譯的, 我自己理解的意思就是"組成堆"和"解除堆". 其實, 也是對數據格式的一種轉變方式, 單從字面上可能比較難理解, 所以給大家下面兩張圖來理解一下: 上圖中, 標綠色的部分, 代表一個對應關系, 就是列的級別 ...

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 ...

在分類匯總數據中，stack() 和 unstack() 是進行層次化索引的重要操作。 層次化索引就是對索引進行層次化分類，包含行索引、列索引。 常見的數據層次化結構包含兩種：表格（橫表）、“花括號”（縱表）。 表格在行列方向上均有索引，花括號結構只有“列方向”上的索引。 其實，應用 ...

pandas中，這三種方法都是用來對表格進行重排的，其中stack()是unstack()的逆操作。某種意義上，unstack()方法和pivot()方法是很像的，主要的不同在於，unstack()方法是針對索引或者標簽的，即將列索引轉成最內層的行索引；而pivot()方法則是針對列的值，即指 ...

在處理數據的時候，很多時候會遇到批量替換的情況，如果一個一個去修改效率過低，也容易出錯。replace()是很好的方法。 1.基本結構： df.replace(to_replace, valu ...

TensorFlow提供兩種類型的拼接： concat stack UnStack ...

tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相當於numpy中的np.concatenate函數，用於將兩個張量在某一個維度(axis)合並起來，例如： a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3 ...