pandas stack和unstack

在使用pandas進行數據整理時，經常會用到stack和unstack兩個函數。stack直譯過來是堆疊，堆積，unstack是展開。但是stack和unstack的作用類似於pivot和unpivot，stack用於把列轉換爲行，而unstack用於把行轉換爲列。因此，可以把stack和unstack的功能解釋爲行列互換。

• stack()：從列到行堆疊，把列轉換爲行
• unstack()：從行到列展開，把行轉換爲列

 

1，創建數據集

import numpy as np
import pandas as pd

data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4))+100,
 index=pd.Index(['date1','date2','date3']),
 columns=pd.Index(['store1','store2','store3','store4'])
 )

2，堆疊數據，把列轉換爲行

data2=data.stack()

使用stack函數，將data的列['store1','store2','store3’,'store4’]轉變成列索引（第二層），便得到了一個層次化的Series（data2），如下所示：

 輸出到本地以後，可以變成這樣：

 3、展開數據，把行轉換爲列

使用unstack函數，將data2的第二層列索引轉變成行索引（默認的，可以改變），便又得到了DataFrame（data3）

data3=data2.unstack()

 

 

參考文檔：

深度盤點：7個關於 Pandas stack() 和 unstack() 使用技巧！