pandas stack（）函数可用于转置，但功能绝不仅仅限于转置。真正的转置是df.T

最新推荐文章于 2023-08-02 11:57:22 发布
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本文详细介绍了使用 Pandas 进行数据重塑的各种方法，包括通过转置、堆叠和拆分操作来重新组织 DataFrame 结构，以及利用透视表进行更高级的数据汇总和分析。此外，还探讨了多重索引、缺失数据处理、熔化数据帧以及结合统计和分组功能进行复杂数据分析的技巧。

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梓沂
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Pandas进行stack数据堆叠
Mr数据杨
05-14 546
本教程展示了如何使用 Pandas 中的stack()方法进行数据堆叠，及其在多层索引和实际应用中的使用场景。掌握stack()和unstack()操作后，能够灵活地在不同的数据格式之间进行转换，从而为数据的分析和可视化提供便利。在数据处理任务中，合理利用这些方法可以极大提高工作效率，并简化数据的预处理过程。
Pandas行列转换
henry_dx的专栏
09-27 3130
在实际的数据处理过程中，常常会遇到需要将DataFrame中的列转换为行或将行转换为列的情况。但是，如果使用传统的Python方法，这种操作会非常繁琐且容易出错。因此，我们可以使用pandas库提供的优雅方式来完成列转行或行转列的任务。
pandas 行列转换
a1314_521a的博客
08-28 5772
HSql 行列转换(collect_list/set, lateral view + explode/posexplode) pandas 行列转换 1、一个array字段纵向扩展(多行) explode(col) 2、一个array字段横向扩展(多列) .str.split(,expand=True) 3、行转列(某些字段值转换为表头) pd.pivot 4、列转行（部分列名转换位一列数据值）pd.melt 5、多列合并两列（列合并）pd.lreshape
Pandas的数据转换函数
xiaoliu的博客
05-08 811
一、三种数据转换函数：map、apply、applymap 1.map：只用于Series，实现每个值->值的映射； 2.apply：既可以用于Series实现每个值的处理，也可以用于Dataframe实现某个轴的Series的处理； 3.applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素； 二、map用于Series值的转换 1.实例：将股票代码英文转换成中文名字 Series里面传入一个字典和函数都可以，即Series.map(dict) or Series.m
浅谈pandas stack和unstack函数
qq_42006613的博客
10-30 2214
说明 Stack: 将数据的列索引转换为行索引(列索引可以简单理解为列名) Unstack: 将数据的行索引转换为列索引 作用 执行stack是一个层次化的过程，即由原来表格数据结构转化为树形结构。 Unstck反之。值得注意的是运行后数据类型有dataframe转化为series 样例： 原始数据： 执行stack操作：相当于将第一行转化为二级索引 data = pd.read_excel('e:\\1.xlsx',index_col=[0]) print(data.stack()
pandas表格行列互换
湖心亭看雪
11-10 898
1.导入+读取csv表格。2. 转换行列 df.T。
Python pandas常用函数详解
09-20
`df.stack`和`df.unstack`提供了数据转置的功能，而`df.pivot`则基于`df.unstack`，可以将数据透视成不同格式。 最后，在数据筛选方面，`df.filter`和`df.query`可以用来对数据集进行条件筛选，而`df.colum`可能是...
pandas 自定义函数操作 排序 Serials层级索引，层级索引转DF对象，DF对象转置
lvbu89757的博客
08-06 731
pandas 自定义函数操作 df1=pd.DataFrame(np.random.randint(-10,10,(4,5)),columns=list('abcde')) print(df1) print() def func(x): num=np.max(x)-np.min(x) return num 按行列进行自定义运算 app1=df1.apply(func,axis=0...
pandas笔记之表格格式高亮以及转置
瓜瓜的笔记
05-31 1308
表格格式高亮以及转置 文章目录表格格式高亮以及转置单元格高亮转置 单元格高亮 缺失值高亮 df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4.], 'B':[1,3,np.nan,7] } ) df.style.highlight_null()#默认为红色 #指定高亮的背景色为橙色 df.style.highlight_null(null_color='orange') df.style.
pandas数据重塑转置&多层索引（6）
xiaozhouzhou
04-27 1484
文章目录前言一、转置二、多层索引1.行多层索引2.列多层索引3. 列索引变行索引4.行索引变列索引5.多层索引运算6，根据多层索引取数据总结 前言 python学习笔记—pandas day8（仅供学习使用） 一、转置 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100,size = (10,3)), index = list('ABCDEF
python pandas dataframe 行列选择，切片操作
03-03
SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。
pandas 行转列、列转行.ipynb
04-06
长数据宽数据转换，pandas 一列拆分多列，pandas pivot——table使用，pandas.melt 使用
python数据分析十四：pandas矩阵的行列转换(stack、unstack)
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qq_38788128的博客
06-22 2万+
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np ''' 合并重叠数据 ''' a=Series([np.nan,2.5,np.nan,3.5,4.5,np.nan],index=list('fedcba')) b=Series(np.arang...
Python 教学 | Pandas 表格数据行列变换
weixin_55633225的博客
07-13 5170
本期文章我们就向大家介绍如何使用 Pandas 对表格数据做一些基本的行列变换。
df -T
春来江水绿如蓝
11-27 1998
df -T, --print-type               print file system type df -T 文件系统    类型         1K-块      已用      可用 已用% 挂载点 /dev/sda1     ext4   100791728  49483984  46187744  52% / tmpfs        tmpfs
pandas行列转换的4大技巧
尤尔小屋
12-15 1万+
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。 Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换： 导入库 import pandas as pd import numpy as np 函数melt melt的主要参数： pandas.melt(frame, .
【Python】pandas 行列转换的 2 个常用技巧！
fengdu78的博客
08-02 667
本次给大家介绍关于pandas 行列转换2个常用技巧。在我们处理数据的过程中，经常会遇到这样的情况。工作中，比如用户画像的数据中也会遇到，客户使用的app类型就会以这种长列表的形式或者以逗号隔开的字符串形式展现出来。那么面对这样的数据格式，我们希望把它转换为结构化的表，脑海中想象的是下面这种格式。使用pandas如何实现呢？一、直接explode其实非常简单，使用explode这个“爆炸”方法...
df -T指令 linux
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10-18 948
可用df -T指令查看文件系统
pandas的行和列转置
最新发布
11-15
在pandas库中，对DataFrame进行行和列的转换是非常常见的操作。主要有两个方法来实现这个目的： 1. **转置（Transpose）**： DataFrame的`transpose`或`.T`属性可以用来交换行和列的位置。假设有一个DataFrame `df`，你可以像下面这样转置它： ```python transposed_df = df.T ``` 这样，原DataFrame的索引成为新DataFrame的列名，原列名变成行索引。 2. **pivot_table** 或者 **stack/unstack**： - `pivot_table`方法允许你基于特定的列对数据进行透视，创建一个新的DataFrame，其中原来的行变为主键，原来的列作为新变量轴。 ```python pivot_df = df.pivot(index='原始行索引', columns='原始列名', values='值列') ``` - 对于行和列的嵌套结构，可以使用`stack`和`unstack`方法。`stack`将列变为行，`unstack`则相反。它们通常配合`level`参数一起使用，指定要堆叠或展开的那一级。 ```python stacked_df = df.stack(level=0) # 根据第0级进行堆叠 unstacked_df = stacked_df.unstack() ``` 其中，`level=0`表示按照第一级（通常是索引）堆叠或展开。
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