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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
一.pandas層次化索引 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 ...
層次化索引是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的格式化輸出形式。索引之間的“間隔”表示“直接使用 ...
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 ...