Pandas 变形

最新推荐文章于 2022-05-27 17:53:58 发布

shangboerds

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分类专栏： Pandas

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本文详细介绍了使用Pandas库进行数据处理的方法，包括从Excel文件读取数据创建DataFrame，数据填充，选择特定列，以及使用stack和unstack进行数据重塑。同时，展示了如何使用pivot_table进行数据透视表操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

– Start

Stack

import numpy as np
import pandas as pd

pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.max_rows', 100)
pd.set_option('display.width', 1000)


# http://www.csindex.com.cn/zh-CN/downloads/indices?lb=%E5%85%A8%E9%83%A8&xl=1
# 通过读取 Excel 文件创建 DataFrame
df = pd.read_excel("index300.xls", sheet_name="Directive Index", index_col=[2, 0])
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

# 筛选最后 3 列
df2 = df[['收盘Close', '涨跌Change', '涨跌幅(%)Change(%)']]
print(df2)

# stack
stackedDf = df2.stack()
print(stackedDf)

# unstack
print(stackedDf.unstack())
print(stackedDf.unstack(1))
print(stackedDf.unstack(0))

Pivot

import numpy as np
import pandas as pd

pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.max_rows', 100)
pd.set_option('display.width', 1000)


# http://www.csindex.com.cn/zh-CN/downloads/indices?lb=%E5%85%A8%E9%83%A8&xl=1
# 通过读取 Excel 文件创建 DataFrame
df = pd.read_excel("index300.xls", sheet_name="Directive Index")
print(df)

# Pivot Table
pivotPd = pd.pivot_table(df, values='收盘Close', index=['指数中文全称Index Chinese Name(Full)'], columns=['日期Date'])
print(pivotPd)

– 更多参见：Pandas 精萃
– 声明：转载请注明出处
– Last Updated on 2018-11-12
– Written by ShangBo on 2018-11-12
– End