Python--pandas--unstack() 与stack
2019-06-13 本文已影响0人
李小李的路
概述
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Python的pandas库是我们经常用到的库之一,不可避免地会应用到数据的reshape。其中,stack和unstack是我们经常用到的操作之一。很多人对这2个操作比较迷惑。
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stack和unstack是python进行层次化索引的重要操作。层次化索引就是对索引进行层次化分类,便于使用,这里的索引可以是行索引,也可以是列索引。
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常见的数据的层次化结构有两种,一种是表格,一种是“花括号”,即下面这样的两种形式:
表格格式
花括号格式.png -
表格在行列方向上均有索引,花括号结构只有“列方向”上的索引。
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其实,应用stack和unstack只需要记住下面的知识点即可:
- stack: 将数据从”表格结构“变成”花括号结构“,即将其列索引变成行索引。
- unstack: 数据从”花括号结构“变成”表格结构“,即要将其中一层的行索引变成列索引。如果是多层索引,则以上函数是针对内层索引(这里是store)。利用level可以选择具体哪层索引。
入门级demo
#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019-06-12 23:48
# @Author : LiYahui
# @Description : stack demo
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
data=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=pd.Index(['street1','street2','street3']),
columns=pd.Index(['store1','store2','store3','store4']))
print('----------data--------')
print(data)
print('-------------data2----------------------------\n')
data2=data.stack()
data3=data2.unstack()
print(data2)
print('--------------data3---------------------------\n')
print(data3)
data4=data2.unstack(level=0)
print('-------data4----------')
print(data4)
data5=data2.unstack(level=-1) # 默认的level=-1,内层的索引
print('------data5--------')
print(data5)
'''
----------data--------
store1 store2 store3 store4
street1 0 1 2 3
street2 4 5 6 7
street3 8 9 10 11
-------------data2----------------------------
street1 store1 0
store2 1
store3 2
store4 3
street2 store1 4
store2 5
store3 6
store4 7
street3 store1 8
store2 9
store3 10
store4 11
dtype: int64
--------------data3---------------------------
store1 store2 store3 store4
street1 0 1 2 3
street2 4 5 6 7
street3 8 9 10 11
-------data4----------
street1 street2 street3
store1 0 4 8
store2 1 5 9
store3 2 6 10
store4 3 7 11
------data5--------
store1 store2 store3 store4
street1 0 1 2 3
street2 4 5 6 7
street3 8 9 10 11
'''
- 可以看到:使用stack函数,将data的列索引['store1','store2','store3’,'store4']转变成行索引(第二层),便得到了一个层次化的Series(data2),使用unstack函数,将data2的第二层行索引转变成列索引(默认内层索引,level=-1),便又得到了DataFrame(data3)
- 下面的例子我们利用level选择具体哪层索引。
data4=data2.unstack(level=0)
print(data4)
'''
street1 street2 street3
store1 0 4 8
store2 1 5 9
store3 2 6 10
store4 3 7 11
'''
- 我们可以清晰看到,当我们取level=0时,即最外层索引时,unstack把行索引['street1','street2','street3’]变为了列索引。