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。

相关问题

python unstack

`unstack()` 是 pandas 中的一个函数，用于将数据从堆叠状态转换为非堆叠状态。具体来说，它将一个多层次索引的 Series 或 DataFrame 从行堆叠转换为列堆叠。

例如，我们有一个 DataFrame，其中包含两个索引级别，一个是城市，一个是日期。我们可以使用 `stack()` 将其转换为行堆叠状态：

import pandas as pd

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Shanghai'],
        'temperature': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['city', 'date'])
stacked = df.stack()
print(stacked)

输出结果为：

city      date               
Beijing   2021-01-01  temperature    1
          2021-01-02  temperature    2
          2021-01-03  temperature    3
Shanghai  2021-01-01  temperature    4
          2021-01-02  temperature    5
          2021-01-03  temperature    6
dtype: int64

现在我们可以使用 `unstack()` 将其转换回列堆叠状态：

unstacked = stacked.unstack()
print(unstacked)

输出结果为：

            temperature         
date          2021-01-01 2021-01-02 2021-01-03
city                                          
Beijing                1          2          3
Shanghai               4          5          6

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