stack和unstack

最新推荐文章于 2024-11-24 15:27:16 发布

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分类专栏： python 文章标签： python 机器学习数据分析 numpy 索引

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/anshuai_aw1/article/details/82830916

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本文详细介绍了Python pandas库中stack和unstack函数的使用，它们用于数据的重塑。stack将列索引转换为行索引，形成层次化Series；unstack则将行索引转换为列索引，恢复为表格结构。通过实例展示了这两个操作如何改变数据结构，并通过level参数选择转换的索引层级。

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Python的pandas库是我们经常用到的库之一，不可避免地会应用到数据的reshape。其中，stack和unstack是我们经常用到的操作之一。很多人对这2个操作比较迷惑，在这里，本博客利用几个简单的例子和图来说明这2个操作。

1 概述
stack和unstack是python进行层次化索引的重要操作。层次化索引就是对索引进行层次化分类，便于使用，这里的索引可以是行索引，也可以是列索引。

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，花括号结构只有“列方向”上的索引。

其实，应用stack和unstack只需要记住下面的知识点即可：

stack: 将数据从”表格结构“变成”花括号结构“，即将其列索引变成行索引。
unstack: 数据从”花括号结构“变成”表格结构“，即要将其中一层的行索引变成列索引。如果是多层索引，则以上函数是针对内层索引（这里是store）。利用level可以选择具体哪层索引。
2 例子
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=pd.Index([‘street1’,‘street2’,‘street3’]),
columns=pd.Index([‘store1’,‘store2’,‘store3’,‘store4’]))
print(data)
print(’-----------------------------------------\n’)
data2=data.stack()
data3=data2.unstack()
print(data2)
print(’-----------------------------------------\n’)
print(data3)
输出结果为：

‘’’
store1 store2 store3 store4
street1 0 1 2 3
street2 4 5 6 7
street3 8 9 10 11
–=======================
street1 store1 0
store2 1
store3 2
store4 3
street2 store1 4
store2 5
store3 6
store4 7
street3 store1 8
store2 9
store3 10
store4 11
dtype: int32
=-----------------------------------------
store1 store2 store3 store4
street1 0 1 2 3
street2 4 5 6 7
street3 8 9 10 11
‘’’
可以看到：使用stack函数，将data的列索引[‘store1’,‘store2’,'store3’,‘store4’]转变成行索引（第二层），便得到了一个层次化的Series（data2），使用unstack函数，将data2的第二层行索引转变成列索引（默认内层索引，level=-1），便又得到了DataFrame（data3）。

下面的例子我们利用level选择具体哪层索引。

data4=data2.unstack(level=0)
print(data4)
‘’’
street1 street2 street3
store1 0 4 8
store2 1 5 9
store3 2 6 10
store4 3 7 11
‘’’
我们可以清晰看到，当我们取level=0时，即最外层索引时，unstack把行索引[‘street1’,‘street2’,'street3’]变为了列索引。

转载：https://blog.youkuaiyun.com/anshuai_aw1/article/details/82830916