python pandas stack和unstack函数

  在用pandas进行数据重排时,经常用到stack和unstack两个函数。stack的意思是堆叠,堆积,unstack即“不要堆叠”,我对两个函数是这样理解和区分的。

  常见的数据的层次化结构有两种,一种是表格,一种是“花括号”,即下面这样的l两种形式:

 

store1

store2

store3

street1

1

2

3

street2

4

5

6

                                 

   表格在行列方向上均有索引(类似于DataFrame),花括号结构只有“列方向”上的索引(类似于层次化的Series),结构更加偏向于堆叠(Series-stack,方便记忆)。stack函数会将数据从”表格结构“变成”花括号结构“,即将其行索引变成列索引,反之,unstack函数将数据从”花括号结构“变成”表格结构“,即要将其中一层的列索引变成行索引。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)

·打印结果如下:使用stack函数,将data的行索引['one','two','three’]转变成列索引(第二层),便得到了一个层次化的Series(data2),使用unstack函数,将data2的第二层列索引转变成行索引(默认的,可以改变),便又得到了DataFrame(data3)。

 

posted @ 2017-10-13 21:37 Alice_鹿_Bambi 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏