highlight=stack#pandas.DataFrame.stack 2). unstack：stack的逆函数，功能上类似于pivot_table。...参考学习：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.unstack.html#pandas.DataFrame.unstack...melt/crosstab/pivot/pivot_table/stack/unstack 1）首先我们讲 pivot、pivot_tabel，这两个变形函数都是对某列的元素变成列索引，功能很强大，可以同时计算平均值...3）最后看这个melt、stack和unstack。...从我们所学的来看，能使用多级索引的变形函数是pivot_tabel，这个函数功能很强大，行列和值都可以多级。那么面对这个多级索引，我们要变化维数，就要使用stack和unstack这些函数了。
这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。 那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。...unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。而stack刚好是一个相反的过程。...stack其实是unstack的反向操作。...stacked_df = stack(unstacked_df) #修改列名 names(stacked_df)=c("weight","group") stacked_df 结果如下，这里stack之后列名可以自己再通过...函数的时候，也可以对组进行操作，比如筛选和过滤 stacked_df1 = stack(unstacked_df, select = -ctrl) stacked_df1 这段代码就在stack的时候去掉了
在Pandas中如何给多层索引降级： https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/86616367 pandas中DataFrame的stack(...)、unstack()和pivot()方法的对比:https://blog.csdn.net/S_o_l_o_n/article/details/80917211 Python: Pandas中stack...和unstack的形象理解:https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82830916 python pandas stack和unstack函数...:https://www.cnblogs.com/bambipai/p/7658311.html Pandas 基础(12) - Stack 和 Unstack:https://www.cnblogs.com...import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel(r'data/test2.xls') # 数据透式表 table = pd.pivot_table
In[32]: college.stack().unstack(0) out[32]: ?...# 此时unstack('GENDER')会生成多级列索引，可以用stack和unstack调整结构 agg2.unstack('GENDER') ? 6....# 对一些列做stack，对其它列做unstack In[54]:cg.stack('AGG_FUNCS').unstack(['RELAFFIL', 'STABBR']) out[54]: ?...但是，Pandas不支持这种功能 In[68]: inspections.pivot(index=['Name', 'Date'], columns='Info', values='Value') -...更多 # 用stack和unstack实现上述方法 In[87]: sensors.set_index(['Group', 'Property']) \ .stack(
重新排列表格型数据的基础运算称之为重塑reshape或者轴向旋转pivot stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 重点知识...stack和unstack的用法 如何实现行和列的位置互换 ?...data1.unstack().stack() # 操作可逆，stack操作默认过滤缺失值 one a 0.0 b 1.0 c 2.0 d 3.0...two c 4.0 d 5.0 e 6.0 dtype: float64 data1.unstack().stack(dropna=False) # 通过dropna...pivot 本质 DF的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引，再利用unstack进行重塑。 Pandas透视表详解 ?
05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能的函数，与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表？...06 stack 和 unstack stack和unstack可以实现在如上两种数据结果中相互变换。...从名字上直观理解： stack用于堆栈，所以是将3维数据堆成2维 unstack用于解堆，所以可将2维数据解堆成3维 直接以前述分析结果为例，对pivot_table数据透视结果进行stack，结果如下...pivot_table+stack=groupby 类似地，对groupby分组聚合结果进行unstack，结果如下： ?...groupby+unstack=pivot_table 看到这里，会不会有种顿悟的感觉：麻雀虽小，玩转的却是整个天空；pandas接口有限，阐释的却有道家思想：一生二、二生三、三生万物…… ?
作者 | 计算广告生态 目录设定 pivot pivot_table stack/unstack ?...函数将创建一个新表，其行和列索引是相应参数的唯一值 读取数据： from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import...], aggfunc={"mt_income":[np.sum],"impression":[np.sum]}) stack/unstack 事实上，变换一个表只是堆叠DataFrame的一种特殊情况...from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np # 建立多个行索引 row_idx_arr = list(zip.../Unstack s = d.stack() u = d.unstack() print(s) print(u) <==========================================
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...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')...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'...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。
Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...3.1 stack()和unstack() stack()函数将列转换为行，unstack()函数将行转换为列。...例如： df.stack() df.unstack() 3.2 melt() melt()函数将宽格式的数据转换为长格式的数据，例如： df.melt(id_vars='A', 'B', value_vars...3.3 pivot_table() pivot_table()函数可以根据透视表的方式对数据进行汇总统计，例如： df.pivot_table(index='A', columns='B', values...4.1 Timestamp和DatetimeIndex 在Pandas中，可以使用Timestamp和DatetimeIndex类型来处理时间序列数据，例如： import pandas as pd
) 两个操作只改变数据表的布局 (layout)： 重塑用 stack 和 unstack 函数 (互为逆转操作) 透视用 pivot 和 melt 函数 (互为逆转操作) 5.1 重塑 在〖数据结构之...基于层先 unstack(0) 再 stack(0) df.unstack(0).stack(0) df 被 unstack(0) 之后变成 (行 → 列) 行索引 = r2 列索引 = [c, r1...基于层先 unstack(0) 再 stack(1) df.unstack(0).stack(1) df 被 unstack(0) 之后变成 (行 → 列) 行索引 = r2 列索引 = [c, r1...基于层先 unstack(1) 再 stack(0) df.unstack(1).stack(0) df 被 unstack(1) 之后变成 (行 → 列) 行索引 = r1 列索引 = [c, r2...基于层先 unstack(1) 再 stack(1) df.unstack(1).stack(1) df 被 unstack(1) 之后变成 (行 → 列) 行索引 = r1 列索引 = [c, r2
简介 使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换，本文将会详细讲解pivot的秘密。...unstack是stack的反向操作，是将最内层的index转换为对应的列。...是unstack最后一个index，我们还可以指定特定的index值： In [15]: stacked.unstack() Out[15]: A...tables 虽然Pivot可以进行DF的轴转置，Pandas还提供了 pivot_table() 在转置的同时可以进行数值的统计。...0 1 1 2 0 1 0 1 2 3 1 0 1 0 本文已收录于 http://www.flydean.com/05-python-pandas-reshaping-pivot
数据处理之数据准备 1、合并merge()：pandas数据合并操作，类似与SQL语言中的join，使用一个或多个键将数据合并在一起。merge()函数默认执行的是内连接。...np.arange(9).reshape((3,3)),index=['blue','green','white'],columns=['ball','pen','pencil']) frame2=frame1.stack...()操作为逆操作， frame2=frame1.stack() frame3=frame2.unstack() print(frame3) 结果为： ball pen pencil...blue 0 1 2 green 3 4 5 white 6 7 8 unstack()可以传入层级的编号来进行层级操作：...frame2=frame1.stack() #frame3=frame2.unstack() frame4=frame2.unstack(0) print(frame4) 结果为： blue
1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引，而 unstack则相反。...# 使用 stack 将列索引转换为行索引 stacked_df = pivot_df.stack() print(stacked_df) 输出： Date City 2024-06-01...将行索引转换为列索引 unstacked_df = stacked_df.unstack() print(unstacked_df) 输出与 pivot_df相同： City 杭州...表：DataFrame.pivot(), DataFrame.pivot_table() 「其他的不会再查！」
首先，导入 NumPy 和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表： r_index = pd.MultiIndex.from_product...df = scores.stack() df 使用reset_index可以把多级索引降级成1级索引。...df2 = df2.unstack(level=2) df2 小结： （1）stack是把列索引变成行索引，unstack是把行索引变成列索引，默认都是改变最低级的索引；如果需要要修改其他级别的索引...() 三、交叉表 交叉表是一种用于计算分组频率的特殊透视表，可以pivot_table实现同样的功能，因此更建议掌握好pivot_table的使用。
本文通过图例的方式，举例说明了pandas中旋转（pivot）和重塑（reshape）函数的实现方式。 我喜欢使用python的pandas包进行数据分析。...10分钟掌握pandas （https://pandas.pydata.org/pandas-docs /stable/getting_started/10min.html） 是学习如何使用它进行数据分析的好地方...之前的文章展示了一些更有趣的数据重塑函数，下面是一些与pandas重塑相关的图例： 旋转（Pivot） ? 格式转换（Melt） ? 堆叠（Stack） ?...逆堆叠（Unstack） 示例1:无参数实现 ? 示例2: ? 示例3: ?...原文标题： Visualizing Pandas' Pivoting and Reshaping Functions 原文链接： https://jalammar.github.io/visualizing-pandas-pivoting-and-reshaping
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。...joining ppl.join(dogs) merging ppl.merge(dogs, left_on='likes', right_on='breed', how='left') pivot...table dogs.pivot_table(index='size', columns='kids', values='price') melting dogs.melt() pivoting...dogs.pivot(index='size', columns='kids') stacking column index dogs.stack() unstacking row index...dogs.unstack() resetting index dogs.reset_index() setting index dogs.set_index('breed') 文章原文：https
pivot() 和 pivot_table()：在一个或多个离散类别中对唯一值进行分组。 stack() 和 unstack()：分别将列或行级别的数据透视到相反的轴上。...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用透视功能，但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合的pivot_table()或pivot_table()。...) 与`pivot()`方法密切相关的是`Series`和`DataFrame`上可用的相关`stack()`和`unstack()`方法。...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用数据透视功能，但 pandas 还提供了pivot_table()或pivot_table()用于对数值数据进行聚合的数据透视。...() 和 unstack() 与pivot() 方法密切相关的是在Series 和 DataFrame 上可用的stack() 和 unstack() 方法。
英文出处：http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译： http://python.jobbole.com/81212/ jupyter...演示：http://nbviewer.jupyter.org/url/pbpython.com/extras/Pandas-Pivot-Table-Explained.ipynb 数据下载地址：http
Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...mydata1.pivot_table( index=["Name","Conpany"], #行索引（可以使多个类别变量） columns=["Year"],...(但是使用stack\unstack需要额外设置多索引，灰常麻烦，所以不是很推荐，有兴趣可以查看pandas中的stack/unstack方法，这里不再赘述)。...R语言： reshape2::melt reshape2::dcast tidyr::gather tidyr::spread Python： pandas-melt pandas-pivot_table...(备选方案——stack/unstack、wide_to_long)
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