索引的堆（stack）

最新推荐文章于 2024-05-31 10:08:03 发布
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#stack #数据分析

本文深入探讨了数据处理中的堆(stack)与非堆(unstack)方法，详细讲解了这两种方法如何通过level参数来改变数据的展示形式，从行到列，从列到行的转换过程，为数据分析师提供了实用的操作指南。

堆（stack）

方法：
stack（）使用stack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在行里。
unstack（）使用unstack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在列里。
在这里插入图片描述

df.stack(level=-2).unstack(level=-2)

在这里插入图片描述

Pandas进行stack数据堆叠
Mr数据杨
05-14 685
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 数据重塑：pivot_melt_stack_unstack详解
最新发布
AI天才研究院
06-20 533
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）。
Stack里面索引的技术方法
zcl1359205840的专栏
08-01 614
/**      * Returns the index of the first occurrence of the object, starting from      * the top of the stack.      *      * @return the index of the first occurrence of the object, assuming that
挖掘算法中的数据结构（五）：排序算法总结 和 索引堆及优化（堆结构）
lemonGuo的大脑皮层、小脑、海马体、杏仁核.....
08-23 2005
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pandas层次化索引 ---- 索引的堆、聚合操作
Darkman_EX的博客
06-18 1069
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集合（ Stack / Queue / Hashtable 都没有索引）
weixin_30710457的博客
10-23 237
/* // 集合 Stack 没有索引！"好比是死胡同" Stack s=new Stack (); //特殊集合 堆！先进后出，后进先出！ s.Push("1"); //赋值内容 要用 “” s.Push("2"); ...
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05-03 1228
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pandas层次化索引以及索引的堆（Stack ）和 聚合操作
01-06
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Pandas索引的堆叠操作必知必会！
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
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【小技巧】使用unstack()的时候，level等于哪一个，哪一个就是就消失，出现在列表。【小技巧】使用stack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在行里。使用fill_value填充。
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pandas层次化索引以及stack()t和unstack()
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