stack和unstack

stack() 和 unstack() 是 Pandas 中用于重塑数据的两个重要方法。stack() 方法将 DataFrame 中的列级别转换为行级别，而 unstack() 方法则将行级别转换为列级别。具体来说，stack() 方法将多级列索引转换为多级行索引，而 unstack() 方法则将多级行索引转换为多级列索引。这两个方法可以帮助我们更好地理解和处理数据。

以下是 stack() 和 unstack() 的一些用法：
1. stack() 方法可以接受一个参数 level，用于指定要堆叠的列级别，默认为最内层的列级别。
2. unstack() 方法也可以接受一个参数 level，用于指定要取消堆叠的行级别，默认为最内层的行级别。
3. 如果 DataFrame 中有多个列级别或行级别，可以使用多个 level 参数来指定要堆叠或取消堆叠的级别。
4. 如果 DataFrame 中有缺失值，可以使用 stack() 方法将其转换为稠密格式，然后使用 unstack() 方法将其转换回稀疏格式。

相关问题

stack unstack

stack()和unstack()是Pandas中用于重塑数据的两个重要方法。stack()方法将数据的列“压缩”到行，而unstack()方法则将数据的行“展开”到列。具体来说，stack()方法将DataFrame中的列级别转换为行级别，而unstack()方法则将行级别转换为列级别。

以下是stack()和unstack()的示例：

1. stack()方法示例：

import pandas as pd

# 创建一个多级索引的DataFrame
data = {'mph': {('A', '2019'): 10, ('B', '2020'): 20},
        'm/s': {('A', '2019'): 4.47, ('B', '2020'): 8.94}}
df_multi_level_1 = pd.DataFrame(data)

# 使用stack()方法将列级别转换为行级别
df_stacked = df_multi_level_1.stack()
print(df_stacked)

输出结果为：

A  2019  mph    10.00
         m/s     4.47
B  2020  mph    20.00
         m/s     8.94
dtype: float64

2. unstack()方法示例：

import pandas as pd

# 创建一个多级索引的Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=[['A', 'A', 'B'], [2019, 2020, 2019]])

# 使用unstack()方法将行级别转换为列级别
s_unstacked = s.unstack()
print(s_unstacked)

输出结果为：

      2019  2020
A     10.0  20.0
B     30.0   NaN

python unstack stack

在Python中，可以使用`unstack()`和`stack()`方法来在堆栈和非堆栈之间转换数据结构。

`stack()`方法可用于将数据从列转换为堆栈形式，而`unstack()`方法则将堆栈形式的数据转换回列形式。

下面是一个示例，展示如何使用这两个方法：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6]})

# 使用stack()方法将列转换为堆栈形式
stacked = df.stack()
print(stacked)

输出结果：

0  A    1
   B    4
1  A    2
   B    5
2  A    3
   B    6
dtype: int64

现在，数据已经以堆栈的形式存储。

要使用`unstack()`方法将数据从堆栈形式转换回列形式，可以使用以下代码：

# 使用unstack()方法将数据从堆栈形式转换回列形式
unstacked = stacked.unstack()
print(unstacked)

输出结果：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

通过使用`unstack()`和`stack()`方法，您可以在Python中轻松地在堆栈和非堆栈之间进行转换。