pandas中数据框的reshape操作
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式
1. stack
stack函数的基本用法如下
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> a = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 2),index=['G1', 'G2', 'G3', 'G4'], columns=['A', 'B'])
>>> a
A B
G1 0.353756 0.349514
G2 0.958544 0.085568
G3 0.041538 0.910649
G4 0.230912 0.500152
>>> a.stack()
G1 A 0.353756
B 0.349514
G2 A 0.958544
B 0.085568
G3 A 0.041538
B 0.910649
G4 A 0.230912
B 0.500152
dtype: float64用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列，从而实现了数据框由宽到长的转换。
对于列标签为multiindex的情况，还可以通过level和dropna两个参数来控制其转换的行为。level参数指定multiindex的下标，默认为-1，使用最后一个index进行转换，用法如下
>>> multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('groupA', 'A'),('groupB', 'B')])
>>> a = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 2),index=['G1', 'G2', 'G3', 'G4'], columns=multi_index)
>>> a
groupA groupB
A B
G1 0.546331 0.808608
G2 0.013087 0.237910
G3 0.122436 0.174456
G4 0.329789 0.285292
# 默认用最后一个列标签，(A, B)
>>> a.stack()
groupA groupB
G1 A 0.546331 NaN
B NaN 0.808608
G2 A 0.013087 NaN
B NaN 0.237910
G3 A 0.122436 NaN
B NaN 0.174456
G4 A 0.329789 NaN
B NaN 0.285292
# 列标签的长度为2，下标-1和1对应同一个值
>>> a.stack(level=1)
groupA groupB
G1 A 0.546331 NaN
B NaN 0.808608
G2 A 0.013087 NaN
B NaN 0.237910
G3 A 0.122436 NaN
B NaN 0.174456
G4 A 0.329789 NaN
B NaN 0.285292
# 0表示使用第一个列标签（groupA, groupB）
>>> a.stack(level=0)
A B
G1 groupA 0.546331 NaN
groupB NaN 0.808608
G2 groupA 0.013087 NaN
groupB NaN 0.237910
G3 groupA 0.122436 NaN
groupB NaN 0.174456
G4 groupA 0.329789 NaN
groupB NaN 0.285292
# 也可以用列表的形式，同时指定多个标签
>>> a.stack(level=[0,1])
G1 groupA A 0.546331
groupB B 0.808608
G2 groupA A 0.013087
groupB B 0.237910
G3 groupA A 0.122436
groupB B 0.174456
G4 groupA A 0.329789
groupB B 0.285292
dtype: float64指定了多个列标签时，全部转换会出现NaN值，默认情况下，会去除NaN值，这个行为有dropna参数进行控制，示例如下
# dropna默认值为True, 去除NaN
>>> a.stack(level=[0,1], dropna=True)
G1 groupA A 0.546331
groupB B 0.808608
G2 groupA A 0.013087
groupB B 0.237910
G3 groupA A 0.122436
groupB B 0.174456
G4 groupA A 0.329789
groupB B 0.285292
dtype: float64
# dropna=False, 不去除NaN
>>> a.stack(level=[0,1], dropna=False)
G1 groupA A 0.546331
B NaN
groupB A NaN
B 0.808608
G2 groupA A 0.013087
B NaN
groupB A NaN
B 0.237910
G3 groupA A 0.122436
B NaN
groupB A NaN
B 0.174456
G4 groupA A 0.329789
B NaN
groupB A NaN
B 0.285292
dtype: float642. unstack
unstack和stack正好相反，是其逆函数，实现由长到宽的转换，用法如下
>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([('G1','A',),('G1','B'), ('G2','A'),('G2','B')])
>>> index
MultiIndex([('G1', 'A'),
('G1', 'B'),
('G2', 'A'),
('G2', 'B')],
)
>>> a = pd.Series(np.random.rand(4),index=index)
>>> a
G1 A 0.466375
B 0.844325
G2 A 0.188146
B 0.177540
dtype: float64
>>> a.unstack()
A B
G1 0.466375 0.844325
G2 0.188146 0.177540通过level参数指定行标签的下标，默认值为-1，用法如下
>>> a.unstack(level=0)
G1 G2
A 0.466375 0.188146
B 0.844325 0.177540
>>> a.unstack(level=1)
A B
G1 0.466375 0.844325
G2 0.188146 0.177540
>>> a.unstack(level=-1)
A B
G1 0.466375 0.844325
G2 0.188146 0.1775403. melt
melt函数和stack函数的作用类似，但是更加灵活。stack会将所有的列标签都进行转换，而melt函数则可以通过参数指定需要转换的列，用法如下
>>> df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
... 'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
... 'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
>>>
>>> df
A B C
0 a 1 2
1 b 3 4
2 c 5 6
>>> df.melt()
variable value
0 A a
1 A b
2 A c
3 B 1
4 B 3
5 B 5
6 C 2
7 C 4
8 C 6默认行为和stack函数类似，所有的列标签都进行转换。不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
通过id_vars参数，可以指定不进行转换的列，用法如下
>>> df.melt(id_vars=['A'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6通过value_vars参数，指定需要进行转换的列，用法如下
>>> df.melt(id_vars=['A'], value_vars=['B'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
>>> df.melt(id_vars=['A'], value_vars=['B','C'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6默认新生成的数据框，列名都是variable和value，可以通过var_name和value_name参数进行自定义，用法如下
>>> df.melt(id_vars=['A'], var_name='custom_var', value_name='custom_value')
A custom_var custom_value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 64. pivot
pivot函数的作用和unstack类似，实现数据框由长到宽的转换。相比unstack函数，pivot更加灵活，通过指定index，columns, values3个参数指定需要对应的列，用法如下
>>> df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two',
... 'two'],
... 'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
... 'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
... 'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})
>>>
>>> df
foo bar baz zoo
0 one A 1 x
1 one B 2 y
2 one C 3 z
3 two A 4 q
4 two B 5 w
5 two C 6 t
>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
bar A B C
foo
one 1 2 3
two 4 5 6通过以上4个函数就可以轻松实现数据框的长宽转换，其中stack和melt实现数据框由宽到长的转换，unstack和pivot实现由长到宽的转换。
·end·
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原始发表：2020-06-26，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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