python pandas dataframe stack
时间: 2023-06-29 17:11:07 浏览: 122
在 Pandas 中,`stack()` 函数用于将数据框的列转化为行。具体来说,该函数会将原始数据框的列索引转化为最内层的行索引,从而生成一个多级索引的新数据框。
下面是一个简单的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个简单的数据框
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
# 使用 stack() 函数将列转化为行
stacked_df = df.stack()
print(df)
print(stacked_df)
```
输出结果如下:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 A 1
B 4
1 A 2
B 5
2 A 3
B 6
dtype: int64
```
可以看到,`stack()` 函数将原始数据框的列索引转化为最内层的行索引,并生成了一个多级索引的新数据框。在这个新数据框中,每个元素都由一个元组表示,元组的第一项是行索引,第二项是列索引。例如,元组 `(0, 'A')` 表示第 0 行第 A 列的元素。
相关问题
python给dataframe去维度
如果您想要去除 DataFrame 的维度,可以使用 `stack()` 或 `unstack()` 方法。这两个方法可以在 DataFrame 和 Series 之间进行转换,从而改变数据的维度。
- `stack()` 方法可以将 DataFrame 的列标签转换为行索引,生成一个带有多级索引的 Series。
- `unstack()` 方法可以将带有多级索引的 Series 转换为 DataFrame,恢复原始的维度。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个简单的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 stack() 方法降低维度
series = df.stack()
print(series)
# 使用 unstack() 方法恢复维度
df_unstacked = series.unstack()
print(df_unstacked)
```
输出结果如下:
```
0 A 1
B 4
C 7
1 A 2
B 5
C 8
2 A 3
B 6
C 9
dtype: int64
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
通过使用 `stack()` 方法,我们将 DataFrame 的列标签转换为了行索引,生成了一个带有多级索引的 Series。而使用 `unstack()` 方法,则将多级索引的 Series 转换回原始的 DataFrame。
希望对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
python 查找dataframe中元素位置
你可以使用 `pandas.DataFrame.where()` 方法来查找DataFrame中元素的位置。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
# 查找值为2的元素的位置
indices = df.where(df == 2).stack().index.tolist()
print(indices)
```
输出:
```
[(0, 'A')]
```
这表示值为2的元素在第0行第A列。如果要查找多个元素的位置,只需在 `where()` 方法中使用逻辑运算符,例如:
```python
# 查找值为2或3的元素的位置
indices = df.where((df == 2) | (df == 3)).stack().index.tolist()
print(indices)
```
输出:
```
[(0, 'A'), (1, 'A')]
```
这表示值为2的元素在第0行第A列,值为3的元素在第1行第A列。
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