unstack() 反堆叠

梁小亦 2023-01-13 11:54:31

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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 unstack(): Series对象的API，用于将Series的数据类型转DataFrame类型（因为DataFrame提供的数据操作API远远多于Series）。（Series视作一维，DataFrame视作高维数据，类比一维数组和高维度数组）报错原因：用unstack操作的数据必须唯一标识首先看可以行转列的数据形式：转换前代码： # 将"姓名"和"科目"设置为索引, 然后取出"分.

在数据分析的过程中，分析师常常希望通过多个维度多种方式来观察分析数据，重塑和透视是常用的手段。数据的重塑简单说就是对原数据进行变形，为什么需要变形，因为当前数据的展示形式不是我们期望的维度，也可以说索引不符合我们的需求。对数据的重塑不是仅改变形状那么简单，在变形过程中，数据的内在数据意义不能变化，但数据的提示逻辑则发生了重大的改变。数据透视是最常用的数据汇总工具，它可以根据一个或者多个指定的维度来聚合数据。pandas 也提供了数据透视函数来实现这些功能。如果能熟练区分

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...

摘要：针对物流分拣中高速传送带场景下包裹堆叠漏检率高（6.3%）的痛点，陌讯提出多模态动态决策架构，通过三阶处理流程（环境感知→目标解耦→动态决策）实现堆叠干扰抑制。核心算法融合RGB、深度及红外数据，采用包裹分离度计算(η)和置信度分级策略，在2.5m/s传送速度下将漏检率从6.7%降至1.5%（↓78%），延迟仅32ms（T4 GPU）。实战部署显示吞吐量提升49%，并支持INT8量化部署。开放问题涉及精度-延迟平衡及金属包裹RFID失效场景优化。（注：原文为技术解析风格，摘要保留关键数据与创新点，压

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