使用stack将列转换为行,使用unstack将行转换为列
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将行转换为列
result.unstack()
默认情况下,unstack(stack)操作的是最内层
result.unstack('state')
result.unstack('number')
如果不是所有级别值都能在分组中找到,会引入缺失数据
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默认会过滤掉缺失数据,所以操作可逆
data2.unstack().stack()
data2
若改为False
data2.unstack().stack(dropna = False)
注:对DataFrame进行unstack操作时,作为旋转轴的级别将会成为结果中的最低级别