这期内容当中小编将会给大家带来有关栈和unstack怎么在Python中使用,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
Python主要应用于:1,网络开发;2、数据科学研究;3,网络爬虫;4、嵌入式应用开发,5日游戏开发;6桌面应用开发。
首先,要知道以下五点:
1.栈:将数据的列“旋转”为行
2. unstack:将数据的行“旋转”为列
3.堆栈和unstack默认操作为最内层
4.堆栈和unstack默认旋转轴的级别将会成果结果中的最低级别(最内层)
5。堆栈和unstack为一组逆运算操作
第一点和第二点以及第五点比较好懂,可能乍看第三点和第四点会不太理解,没关系,看看具体下面的例子,你就懂了。
1,创建DataFrame,行索引名为状态,列索引名为数量
result =, data.stack ()
结果
result.unstack ()
s1 =, pd.Series([0, 1, 2, 3],指数=列表(& # 39;abcd # 39;))
时间=s2 pd.Series((4、5、6),指数=列表(& # 39;cde # 39;))
时间=data2 pd.concat ((s1, s2)键=[& # 39;一个# 39;& # 39;两个# 39;])
data2
data2.unstack () .stack ()
def pivot_simple(指数,列,,值):
“才能”;“
Produce 才能;& # 39;主# 39;,table based 提醒;3,columns of 却;能够DataFrame。
Uses 才能;unique values 得到index /, columns 以及fills with 价值。
,参数
,- - - - - - - - - - -
index 才能:ndarray
,,,Labels 用use 用make new 帧# 39;s 指数
columns 才能:ndarray
,,,Labels 用use 用make new 帧# 39;s 列
values 才能:ndarray
,,,Values 用use for populating new 帧# 39;s 值
作为这些参数的值需要事先在原始的表中指定好对应的列名。然后,主函数将创建一个新表,其行和列索引是相应参数的唯一值。我们一起来看一下下面这个例子:
假设我们有以下数据:
