【Python学习】pandas模块轴旋转函数stack和unstack用法详解

最新推荐文章于 2024-09-21 05:41:09 发布

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本文详细介绍了Pandas中stack和unstack函数的使用方法，解释了如何通过这些函数将列索引旋转为行索引，反之亦然。通过具体案例展示了操作后的数据变化，帮助读者理解数据重塑的基本概念。

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stack：将pandas数据的列索引旋转为行索引

unstack：将pandas数据行索引旋转位列索引

值得注意的是，默认以最内层为轴旋转，旋转完后依然为最内层

如下案例：

有如下的df图表

df

此时横轴为0-23的id，纵轴为True和False

这时候输入

df.stack()

则得到

列以横轴id旋转，旋转完后依然为最内层

可以认为现在的True和False一列为level0，0-23为level1，

这时候输入

df.unstack(level = 0)

则以False和True这一纵轴旋转，得到

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Pandas轴旋转函数：stack和unstack详解

RcxhClass的博客

10-10

422

stack和unstack函数是Pandas中常用的数据旋转函数，可以实现数据的重塑和转换。stack函数将列转换为行，而unstack函数将行转换为列。通过灵活使用这两个函数，我们可以轻松地对数据进行重塑，以满足不同的分析和处理需求。希望本文对你理解和使用stack和unstack函数有所帮助！如有疑问，请随时提问。

Pandas 数据重塑：pivot_melt_stack_unstack详解

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数据重塑（Data Reshaping）是数据分析的“前菜”：原始数据像一堆散乱的积木，需要先调整结构才能拼出漂亮的模型。pivot（透视）、melt（融化）、stack（堆叠）、unstack（展开），覆盖它们的原理、参数、实战案例及对比。本文从生活案例引入概念，逐步拆解每个函数的核心逻辑，通过代码实战演示具体用法，最后总结适用场景与常见问题。pivot：长表→宽表（行/列/值三参数）。melt：宽表→长表（保留列/融化列/变量名/值名四参数）。stack：列索引→行索引（生成双层行索引）。

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python pandas stack和unstack函数

weixin_30552635的博客

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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：store1store2store3street1123street2456 表格在行列方向上均有索引(类似于DataFrame)，花括号结构只有“...

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公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天带来的文章是图解Pandas中的两个重要的函数：stack和unstack。 stack和unstack是针对pandas的轴进行重新排列的两个方法，二者互为逆操作： stack: 将数据的列columns转旋转成行index unstack：将数据的行index旋转成列columns 二者默认操作的都是最内层 Pandas连载文章本文是Pandas更新的第16篇文章，欢迎访问阅读：下面通过详细的例子来进行讲解.

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Environmentpandas 0.21.0python 3.6jupyter notebook开始习惯上，我们导入如下：import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt对象创建具体参阅数据结构介绍通过传递一个值列表来创建一个Series，让pandas创建一个默认的整数索引：In [4]: s = pd....

一文详解：7个 Pandas stack() 和 unstack() 使用技巧

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当你在处理包含某种序列（例如时间序列数据）的变量的数据集时，数据通常需要进行重塑。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。【注】文末加入技术交流群，学习不再孤单推荐文章李宏毅《机器学习》国语课程(2022)来了有人把吴恩达老师的机器学习和深度学习做成了中文版上瘾了，最近又给公司撸了一个可视化大屏(附源码) 如此优雅，4款 Python 自动数据分析神器真香啊梳理半月有余，精心准备了17张知识思维导图，这次要讲清统计学年终汇总：20份可视化大屏模板，直接套用真香(文末附源码)

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unstack()：是针对pandas的轴进行重新排列的一种方法具体用途：将数据的行index旋转成列columns *.unstack().plot(kind='bar',stacked='True'):生成以*为列的堆积图 e.g.1 堆积图 df.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count().unstack().plot(kind='bar',stacked='True') #stacked堆积图 #这里可以生成以count为列的堆..

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Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

Pandas之stack()和unstack()用法