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python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

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python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

这篇文章主要讲解了“python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用”吧!

1.stack()

stack()用于将列索引转换为最内层的行索引,这样叙述比较抽象,看示例就容易理解啦:

准备一组数据,给其设置双索引。

import pandas as pddata = [['A类', 'a1', 123, 224, 254], ['A类', 'a2', 234, 135, 444], ['A类', 'a3', 345, 241, 324],        ['B类', 'b1', 112, 412, 466], ['B类', 'b2', 224, 235, 345], ['B类', 'b3', 369, 214, 352],        ['C类', 'c1', 236, 251, 485], ['C类', 'c2', 378, 216, 515], ['C类', 'c3', 135, 421, 312],        ['D类', 'd1', 306, 325, 496], ['D类', 'd2', 147, 235, 524], ['D类', 'd3', 520, 222, 267]]df = pd.DataFrame(data=data, columns=['类别', '编号', 'A指标', 'B指标', 'C指标'])df = df.set_index(['类别', '编号'])print(df)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

df = df.stack()print(df)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

如图,成功将索引列之外的 A指标,B指标,C指标三列放在了同一列。

此时的df,不再是一个DataFrame,而变为了一个Series对象。:

print(type(df))

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该Series的index列不同于原DataFrame的index列,而是在原DataFrame的index列的基础上,又增加了从右边合并过来的部分:

print(df.index)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

此时Values为:

print(df.values)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

2. unstack()

unstack是stack的逆向操作。

在上述示例的代码的基础上,对上边的df继续调用unstack()方法:

df1 = df.unstack()print(df1)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

可以看到unstack变回了原来的样子。

3. pivot()

这里对于上边例子中的数据稍作调整:

不设置多重索引

import pandas as pddata = [['A类', '1', 123, 224, 254], ['A类', '2', 234, 135, 444], ['A类', '3', 345, 241, 324],        ['B类', '1', 112, 412, 466], ['B类', '2', 224, 235, 345], ['B类', '3', 369, 214, 352],        ['C类', '1', 236, 251, 485], ['C类', '2', 378, 216, 515], ['C类', '3', 135, 421, 312],        ['D类', '1', 306, 325, 496], ['D类', '2', 147, 235, 524], ['D类', '3', 520, 222, 267]]df = pd.DataFrame(data=data, columns=['类别', '编号', 'A指标', 'B指标', 'C指标'])print(df)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

df2 = df.pivot(index='编号', columns='类别', values='A指标')print(df2)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

index和columns分别指设定那一列的值为index,设置那一列的值为columns。values指表格要体现的指标。

df3 = df.pivot(index='类别', columns='编号', values='A指标')print(df3)

python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用

感谢各位的阅读,以上就是“python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法怎么用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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