pandas stack和unstack

在使用pandas进行数据整理时，经常会用到stack和unstack两个函数。stack直译过来是堆叠，堆积，unstack是展开。但是stack和unstack的作用类似于pivot和unpivot，stack用于把列转换为行，而unstack用于把行转换为列。因此，可以把stack和unstack的功能解释为行列互换。

• stack()：从列到行堆叠，把列转换为行
• unstack()：从行到列展开，把行转换为列

 

1，创建数据集

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，堆叠数据，把列转换为行

data2=data.stack()

使用stack函数，将data的列['store1','store2','store3’,'store4’]转变成列索引（第二层），便得到了一个层次化的Series（data2），如下所示：

 输出到本地以后，可以变成这样：

 3、展开数据，把行转换为列

使用unstack函数，将data2的第二层列索引转变成行索引（默认的，可以改变），便又得到了DataFrame（data3）

data3=data2.unstack()

 

 

参考文档：

深度盘点：7个关于 Pandas stack() 和 unstack() 使用技巧！