原文: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 所示 另一種是 花括號 ,如圖 所示 圖 :表格結構 圖 :花括號結構 表格在行列方向上均 ...

2021-01-22 17:13 0 352 推薦指數:

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pandasstack() 和unstack() 函數

pandas進行數據重排時,經常用到stackunstack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 ...

Fri Aug 14 00:10:00 CST 2020 0 1101
python pandas stackunstack函數

  在用pandas進行數據重排時,經常用到stackunstack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 ...

Sat Oct 14 05:37:00 CST 2017 2 40507
pandas層次索引

1. 創建多層行索引 1) 隱式構造 最常見的方法是給DataFrame構造函數的index參數傳遞兩個或更多的數組 ...

Fri Oct 27 05:41:00 CST 2017 0 10718
Pandas 基礎(12) - StackUnstack

這節的主題是 stackunstack, 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 ...

Wed Feb 27 04:10:00 CST 2019 0 2095
pandas層次索引和拼接

一.pandas層次索引 1. 創建多層行索引 (1) 隱式構造 最常見的方法是給DataFrame構造函數的index參數傳遞兩個或更多的數組: index = [['一班', '一班', '一班', '二班', '二班', '二班'], ['張三', '李四', '王 ...

Sun Nov 24 19:15:00 CST 2019 0 703
pandas--層次索引

層次索引pandas的一項重要功能,它使你能在一個軸上擁有多個(兩個以上)索引級別。 創建一個 Series,並用一個由列表或數組組成的列表作為索引。 這就是帶MultiIndex索引的Series的格式輸出形式。索引之間的“間隔”表示“直接使用 ...

Thu Jul 19 00:17:00 CST 2018 0 2771
Python學習筆記:pandas數據堆疊之stackunstack與reshape

在分類匯總數據中,stack() 和 unstack() 是進行層次索引的重要操作。 層次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 ...

Sun Sep 19 02:50:00 CST 2021 0 100
pandas中DataFrame的stack()、unstack()和pivot()方法的對比

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 ...

Mon Oct 12 19:20:00 CST 2020 0 803
 
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