python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法浅析

当我们在处理大量数据时，经常需要对数据进行重塑操作以达到更好的可视化效果。在Python中，pandas库提供了非常丰富的数据重塑操作方法，其中包括stack()、unstack()和pivot()方法。

stack()方法

在pandas的DataFrame中，stack()方法是基于列的透视操作，它将列中的数据压缩成一列，并利用层次化索引（MultiIndex）来表示数据中的列。使用stack()方法将列名转化为索引名后，原来的列就被压缩成了一列：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3], 'C': [4, 5, 6]})
print('----------------原始数据-----------------')
print(df)

stack_df = df.stack()
print('----------------stack后------------------')
print(stack_df)

该段代码运行结果如下：

----------------原始数据-----------------
   A  B  C
0  a  1  4
1  b  2  5
2  c  3  6
----------------stack后------------------
0  A    a
   B    1
   C    4
1  A    b
   B    2
   C    5
2  A    c
   B    3
   C    6
dtype: object

从结果可以看出，stack()将每列数据转为索引名，并将所有的列数据以行的形式展示出来。

unstack()方法

unstack()方法正好与stack()方法相反，它将透视表中的行数据展开成列数据。使用unstack()方法后，原来的行将被分成若干列，并且行中的索引名转化为列名：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3], 'C': [4, 5, 6]})
stack_df = df.stack()

unstack_df = stack_df.unstack()
print('----------------unstack后--------------')
print(unstack_df)

该段代码运行结果如下：

----------------unstack后--------------
   A  B  C
0  a  1  4
1  b  2  5
2  c  3  6

从结果可以看出，unstack()将原来在行上的MultiIndex恢复到了列上。

pivot()方法

pivot()方法是另一种常用的数据透视操作，它可以将DataFrame的长格式转为宽格式。比如，下面的代码展示了如何将一个包含日期、城市和运动员得分信息的DataFrame转换为宽格式数据：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'date': ['2019-06-01', '2019-06-01', '2019-06-02', '2019-06-02'],
                   'city': ['beijing', 'shanghai', 'beijing', 'shanghai'],
                   'athlete': ['Amy', 'Amy', 'Bob', 'Bob'],
                   'score': [80, 75, 90, 85]})

pivot_df = df.pivot(index='date', columns='city', values='score')
print('----------------pivot后------------------')
print(pivot_df)

该段代码运行结果如下：

----------------pivot后------------------
city        beijing  shanghai
date                         
2019-06-01       80        75
2019-06-02       90        85

从结果可以看出，pivot()方法将原来的长格式数据转换为了宽格式数据，即将原来的每行数据都转化为了一个新的列，展示了每个运动员在不同日期、不同城市得分的情况。

以上就是对于pandas DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法的简单介绍及示例。