層次化索引與數據重塑
層次化索引是 pandas的一 項重要功能,它使你能在一個軸上擁有多個(兩個以上)索引級別。抽象點說,它使你能以低維度形式處理高維度數據。
層次化索引爲Dataframe數據的重排任務提供了一種具有良好一致性的方式。主要功能有二
• stack:將數據的列“旋轉”爲行
• unstack:將數據的行“旋 轉”爲列
對於一個層次化索引的 Series. 你可以用unstack 將其重排一個DataFrame :
默認情況下, unstack操 作的是最內層( stack也是如此)。傳入分層級別的編號或名稱即可對其他級別進行unstack操作 :
如果不是所有級別的數據都能在分組中找到的話，則unstack操作可能會引入缺失數據
• stack默認爲濾除缺失 數據，因此該運算是可逆的
代碼演示如下：
