pandas 以年份维度作堆叠得出堆叠结果

在Pandas中，如果你想要按年份维度对数据进行堆叠（Stacking），通常是在处理时间序列数据或者需要按照年份汇总数据时。例如，假设你有一个包含日期和相关数值的DataFrame，你可以使用`groupby`函数结合`stack`方法来实现这个操作。

首先，你需要将日期列转换为日期类型，并设置为索引。然后，你可以按照年份分组并堆叠其他列。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，其中有一列名为'date'，包含日期信息，一列或几列含有需要堆叠的数据
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 将日期列转为datetime类型
df.set_index('date', inplace=True)  # 设置日期作为行索引

# 按照年份（year）进行堆叠
yearly_stacked_df = df.groupby(df.index.year).stack()  # 或者可以使用.resample('Y')代替groupby(year)

# 现在 yearly_stacked_df是一个新的DataFrame，原始列名变成了年份和基于原列名的新列名