层次化索引与数据重塑
层次化索引是 pandas的一 项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。抽象点说,它使你能以低维度形式处理高维度数据。
层次化索引为Dataframe数据的重排任务提供了一种具有良好一致性的方式。主要功能有二
• stack:将数据的列“旋转”为行
• unstack:将数据的行“旋 转”为列
对于一个层次化索引的 Series. 你可以用unstack 将其重排一个DataFrame :
默认情况下, unstack操 作的是最内层( stack也是如此)。传入分层级别的编号或名称即可对其他级别进行unstack操作 :
如果不是所有级别的数据都能在分组中找到的话，则unstack操作可能会引入缺失数据
• stack默认为滤除缺失 数据，因此该运算是可逆的
代码演示如下：
