如何用Pandas stack()将宽幅数据框转换为整齐的数据框？

当数据以宽度形式呈现时，某些信息通常分散在多个列中。我们需要一个更标准化的方法来表示数据。 一种常见的方法是将数据框转换为更整洁的形式，其中每个主要变量与单独的观察值相对应。 Pandas库中的stack()函数可以将宽度数据框转换为整齐的形式，该函数将列转换为行，将数据框从宽度形式变为长度形式。

以下是使用pandas库中的stack()函数将宽幅数据框转换为整洁数据框的步骤：

1.导入必要的库和创建数据框

import pandas as pd

# 开始创建一个宽框数据框
data = {'地区': ['华北', '华东', '华南'],
        '1月天气': ['晴', '阴', '雨'],
        '2月天气': ['阴', '雨', '雪'],
        '3月天气': ['雨', '阴', '晴']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

	地区	1月天气	2月天气	3月天气
0	华北	晴	阴	雨
1	华东	阴	雨	阴
2	华南	雨	雪	晴

1. 使用stack()函数转换数据框

代码如下：

df_stacked = df.set_index('地区').stack().reset_index()
df_stacked.columns = ['地区', '月份', '天气']
print(df_stacked)

输出结果如下：

	地区	月份	天气
0	华北	1月天气	晴
1	华北	2月天气	阴
2	华北	3月天气	雨
3	华东	1月天气	阴
4	华东	2月天气	雨
5	华东	3月天气	阴
6	华南	1月天气	雨
7	华南	2月天气	雪
8	华南	3月天气	晴

1. 成功转换为整洁数据框

在我们把地区作为特定的行，月份和天气都作为新的变量转换出来后，我们就得到了一个相对更整洁的数据框。实现了将原数据框的宽度数据转换为更标准的表示。