dataframe不折叠

您好！关于DataFrame的折叠问题，我可以帮您解答。在pandas库中，DataFrame可以通过使用pivot、pivot_table或者stack方法来进行折叠操作。

1. 使用pivot方法：
pivot方法可以将长格式的DataFrame转换为宽格式。例如，如果您有一个包含多个列和数据的DataFrame，可以使用pivot方法将其中的某些列作为新的列索引，将其他列作为新的列值。

   import pandas as pd
   
   df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
                      'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
                      'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
                      'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
   
   df_pivot = df.pivot(index='A', columns='B', values='D')

运行以上代码后，df_pivot将会得到一个新的DataFrame，其中'A'列将变为索引，'B'列将变为新的列索引，'D'列的值将填充到相应位置上。

2. 使用pivot_table方法：
pivot_table方法可以根据指定的行和列索引计算聚合值，并生成新的DataFrame。

   import pandas as pd
   
   df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
                      'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
                      'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
                      'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                      'E': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})
   
   df_pivot_table = df.pivot_table(index='A', columns='B', values=['D', 'E'], aggfunc='sum')

运行以上代码后，df_pivot_table将会得到一个新的DataFrame，其中'A'列将变为索引，'B'列将变为新的列索引，'D'和'E'列的值将根据指定的聚合函数进行计算并填充到相应位置上。

3. 使用stack方法：
stack方法可以将DataFrame的列折叠成一个层级索引的Series。

   import pandas as pd
   
   df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
                      'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
                      'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
                      'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
   
   series_stack = df.set_index(['A', 'B']).stack()

运行以上代码后，series_stack将会得到一个新的Series，其中'A'和'B'列将变为层级索引，'D'列的值将填充到相应位置上。

希望以上信息对您有所帮助！如有任何更多问题，请随时提问。