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pandas

1 pandas基础 1.1 pandas介绍与安装 1.2 pandas的Series和DataFrame的基本操作 1.3 pandas的Index对象的理解与使用 1.4 pandas的基本统计分析函数的使用 2 pandas的数据读取与存储 2.1 pandas的CSV、Excel等文件的读取与写入 2.2 pandas的SQL数据库的读取与写入 2.3 pandas的HDF5和其他二进制格式的读取与写入 2.4 利用pandas进行数据清洗 3 pandas的数据处理 3.1 pandas的数据选择:布尔索引、位置索引和标签索引 3.2 pandas的数据过滤与排序 3.3 pandas的缺失值处理 3.4 pandas的数据转换:apply(),map(),applymap() 3.5 pandas的数据重塑:stack(), unstack() 4 pandas的数据合并与连接 4.1 pandas的concat()与append() 4.2 pandas的merge()与join() 4.3 pandas的数据透视表pivot_table() 5 pandas的分组与聚合 5.1 pandas的groupby()方法的使用 5.2 pandas的聚合函数agg()和transform() 5.3 pandas的对分组结果进行筛选和排序 6 pandas的时间序列处理 6.1 pandas的时间序列的数据结构:Timestamp和Period 6.2 pandas的时间序列的索引:DatetimeIndex 6.3 pandas的时间序列的操作:resample(), shift(), rolling() 6.4 pandas的时间序列的平移、对齐与频率转换 7 绘图与可视化 7.1 matplotlib库的介绍与使用 7.2 seaborn库的介绍与使用 7.3 pandas内置绘图函数的使用 8 进阶主题 8.1 大数据处理:Dask与Pandas 8.2 性能优化:numexpr与cython 8.3 使用pandas进行机器学习预处理
首页 教程 pandas pandas的数据重塑:stack(), unstack()
Pandas是一个强大的Python数据分析库,其中stack()和unstack()是用于数据重塑的两个重要函数。 1. stack(): 这个函数的作用是将DataFrame的列转换为行。具体来说,它会将DataFrame的层次化索引的最外层(即最后一层)转换为行索引,而原始的行索引则变为层次化索引的一部分。这通常被称为“堆叠”或“拉长”数据。 例如,假设我们有一个如下所示的DataFrame: ``` A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 ``` 如果我们调用df.stack(),结果将是: ``` 0 A 1 B 4 1 A 2 B 5 2 A 3 B 6 dtype: int64 ``` 可以看到,原来的列A和B现在变成了行索引的一部分。 2. unstack(): 这个函数的作用与stack()相反,它是将DataFrame的行转换为列。具体来说,它会将DataFrame的层次化索引的最内层(即第一层)转换为列索引,而原始的列索引则变为层次化索引的一部分。这通常被称为“展开”或“扁平化”数据。 例如,假设我们有一个如下的Series: ``` A 0 1 1 2 2 3 B 0 4 1 5 2 6 dtype: int64 ``` 如果我们调用s.unstack(),结果将是: ``` A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 ``` 可以看到,原来的行索引现在变成了列索引。 总的来说,stack()和unstack()是Pandas中非常有用的两个函数,它们可以帮助我们在不同的数据结构之间进行转换,以满足我们的分析需求。

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