Python pandas轴旋转stack和unstack的使用说明

Python pandas轴旋转stack和unstack的使用说明

在pandas中，stack和unstack函数是两个重要的轴旋转功能函数。

什么是轴旋转？

在一个二维的数据结构（比如DataFrame或者Series），我们通常会根据某个轴（通常是列轴）进行各种操作，例如选择某列、聚合操作等等。而轴旋转则是将某个轴转换为行轴或者将行轴转换为某个列轴，从而便于我们进行更高效的数据操作。

stack函数的使用

在pandas中，stack函数可以将DataFrame中的某一列轴或行轴转换为另一个轴，以产生新的DataFrame。stack函数的语法格式为：

DataFrame.stack(level=-1, dropna=True)

其中，level参数意为旋转的轴，在DataFrame中默认为列轴。dropna参数表示是否删除缺失值，默认为True。

接下来，我们通过一个示例来演示如何使用stack函数：

import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
df = pd.DataFrame({'A':[2,3,4], 'B':[5,6,7], 'C':[8,9,10]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 输出原始数据
print(df)

# 转换列轴为行轴
stacked = df.stack()

# 输出转换后的数据
print(stacked)

输出结果如下：

   A  B   C
a  2  5   8
b  3  6   9
c  4  7  10

a  A     2
   B     5
   C     8
b  A     3
   B     6
   C     9
c  A     4
   B     7
   C    10
dtype: int64

从输出结果可以看出，使用stack函数将列轴转换为行轴后，产生了一个Series类型的新对象，其MultiIndex索引由原始DataFrame的行索引和新的轴索引组成。

unstack函数的使用

在pandas中，unstack函数则是将DataFrame中的行索引转换为列轴，以产生新的DataFrame。unstack函数的语法格式为：

DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None)

其中，level参数意为旋转的轴，在DataFrame中默认为行索引。fill_value参数表示缺失值的填充值。

接下来，我们通过一个示例来演示如何使用unstack函数：

import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
df = pd.DataFrame({'A':[2,3,4], 'B':[5,6,7], 'C':[8,9,10]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 转换列轴为行轴
stacked = df.stack()

# 再将行轴转换为列轴
unstacked = stacked.unstack()

# 输出转换后的数据
print(unstacked)

输出结果如下：

   A  B   C
a  2  5   8
b  3  6   9
c  4  7  10

从输出结果可以看出，我们首先使用stack函数将列轴转换为行轴，并产生一个Series类型的新对象。在这个对象上，我们再使用unstack函数将行索引转换为列轴，从而产生一个新的DataFrame对象。

stack和unstack函数的配合使用

除了可以单独使用stack和unstack函数外，还可以将其配合使用以实现更加复杂的轴旋转操作。

接下来，我们通过一个示例来演示如何将两个轴同时旋转：

import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
df = pd.DataFrame({'A':[2,3,4], 'B':[5,6,7], 'C':[8,9,10]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 将列轴转换为行轴，并旋转行索引
stacked = df.stack()

# 将行索引第1层转换为列轴
unstacked = stacked.unstack(1)

# 输出转换后的数据
print(unstacked)

输出结果如下：

   A  B   C
a  2  5   8
b  3  6   9
c  4  7  10

从输出结果可以看出，我们首先使用stack函数将列轴转换为行轴，生成一个Series类型的新对象。然后，我们使用unstack函数将行索引的第1层轴（即列轴）转换为列轴。最终，我们得到了旋转后的DataFrame对象。

总结

轴旋转是pandas中的一项重要操作，可以帮助我们更加方便地对数据进行操作。其中，stack函数用于将列轴转换为行轴，生成一个Series类型的新对象；unstack函数则用于将行索引转换为列轴，生成一个新的DataFrame对象。同时，stack和unstack函数可以配合使用，以实现更加复杂的轴旋转操作。