unstack() 反堆叠

梁小亦 2023-01-13 11:54:31

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学习pandas的时候一直搞不清stack()和unstack()，看起来就是把df转了转但一直不知道具体原理。看了【Python】pandas轴旋转stack和unstack用法详解后，觉得清楚了很多，再结合《利用python进行数据分析》的解释和例子，写下这篇博客作一个总结和思考。 stack()即“堆叠”，作用是将列旋转到行 unstack()即stack()的反操作，将行旋转到列看个栗...

当你在处理包含某种序列（例如时间序列数据）的变量的数据集时，数据通常需要进行重塑。Pandas 提供了各种用于重塑 DataFrame 的内置方法。其中，stack() 和 unstack() 是最流行的 2 种重组列和行的方法：stack()：从列到行堆叠unstack()：从行到列取消堆叠stack() 和 unstack() 似乎使用起来相当简单，但你仍然应该知道一些技巧来加快数据分析。在本...

当你在处理包含某种序列（例如时间序列数据）的变量的数据集时，数据通常需要进行重塑。 Pandas 提供了各种用于重塑 DataFrame 的内置方法。其中，stack() 和 unstack() 是最流行的 2 种重组列和行的方法： stack()：从列到行堆叠 unstack()：从行到列取消堆叠 stack() 和 unstack() 似乎使用起来相当简单，但你仍然应该知道一些技巧来加快数据分析。在本文中，我将分享 Pandas 的几个技巧：单层多层次：简单案例多层次：缺失值多个级别：指定要

当你在处理包含某种序列（例如时间序列数据）的变量的数据集时，数据通常需要进行重塑。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。【注】文末加入技术交流群，学习不再孤单推荐文章李宏毅《机器学习》国语课程(2022)来了有人把吴恩达老师的机器学习和深度学习做成了中文版上瘾了，最近又给公司撸了一个可视化大屏(附源码) 如此优雅，4款 Python 自动数据分析神器真香啊梳理半月有余，精心准备了17张知识思维导图，这次要讲清统计学年终汇总：20份可视化大屏模板，直接套用真香(文末附源码)

在使用 Python 进行数据分析，尤其是使用Pandas 库时，重塑数据是一种常见的任务。stack() 将 DataFrame 的列转换为单个列，创建一个层次索引。（可以理解为“堆叠”）; unstack() 是反转堆叠操作，将层次索引级别移动到列轴。（可以理解为“拆叠”）

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