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一、重塑
stack:將數(shù)據(jù)的列索引旋轉(zhuǎn)為行索引
unstack:將數(shù)據(jù)的行索引旋轉(zhuǎn)為列索引
df = DataFrame({'水果':['蘋果','梨','草莓'], '數(shù)量':[3,4,5], '價(jià)格':[4,5,6]}) print(df)
價(jià)格 數(shù)量 水果
0 4 3 蘋果
1 5 4 梨
2 6 5 草莓
1.stack()
stack_df = df.stack() print(stack_df)
0 價(jià)格 4
數(shù)量 3
水果 蘋果
1 價(jià)格 5
數(shù)量 4
水果 梨
2 價(jià)格 6
數(shù)量 5
水果 草莓dtype: object
2.unstack()
print(stack_df.unstack())
價(jià)格 數(shù)量 水果
0 4 3 蘋果
1 5 4 梨
2 6 5 草莓
3.通過level參數(shù)指定旋轉(zhuǎn)軸的層次(默認(rèn)level=-1)
print(stack_df.unstack(level=0))
0 1 2
價(jià)格 4 5 6
數(shù)量 3 4 5
水果 蘋果 梨 草莓
二、軸向旋轉(zhuǎn)(pivot)
pivot(index,columns,values):將index指定為行索引,columns是列索引,values則是DataFrame中的值
df = DataFrame({'水果種類':['蘋果','蘋果','梨','梨','草莓','草莓'], '信息':['價(jià)格','數(shù)量','價(jià)格','數(shù)量','價(jià)格','數(shù)量'], '值':[4,3,5,4,6,5]}) print(df)
信息 值 水果種類
0 價(jià)格 4 蘋果
1 數(shù)量 3 蘋果
2 價(jià)格 5 梨
3 數(shù)量 4 梨
4 價(jià)格 6 草莓
5 數(shù)量 5 草莓
將水果種類作為行索引,將信息作為列索引
print(df.pivot('水果種類','信息','值'))
信息 價(jià)格 數(shù)量
水果種類
梨 5 4
蘋果 4 3
草莓 6 5
pivot可以用set_index和unstack等價(jià)的實(shí)現(xiàn)
print(df.set_index(['水果種類','信息']).unstack())
值
信息 價(jià)格 數(shù)量
水果種類
梨 5 4
蘋果 4 3
草莓 6 5
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