使用stack將列轉換為行,使用unstack將行轉換為列
data = dataframe(np.arange(6).reshape((2,3)),index = pd.index(['ohio',
...: 'colorado'],name = 'state'),columns = pd.index(['one','two','three'],n
...: ame = 'number'))
result = data.stack()
result
使用unstack將行轉換為列
result.unstack()
預設情況下,unstack(stack)操作的是最內層
result.unstack('state')
result.unstack('number')
如果不是所有級別值都能在分組中找到,會引入缺失資料
pd.concat([s1,s2],keys = ['one','two'])
s2 = series([4,5,6],index = ['c','d','e'])
data2 = pd.concat([s1,s2],keys = ['one','two'])
data2.unstack()
stack缺省會過濾掉缺失資料,所以操作可逆
data2.unstack().stack()
data2
若改為false
data2.unstack().stack(dropna = false)
注:對dataframe進行unstack操作時,作為旋轉軸的級別將會成為結果中的最低級別 Python 資料處理
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