Pandas 基础 (12) - Stack 和 Unstack

这节的主题是 stack 和 unstack, 我目前还不知道专业领域是怎么翻译的, 我自己理解的意思就是"组成堆"和"解除堆". 其实, 也是对数据格式的一种转变方式, 单从字面上可能比较难理解, 所以给大家下面两张图来理解一下:

上图中, 标绿色的部分, 代表一个对应关系, 就是列的级别转为行级别.
下面来看下具体实现. 首先引入文件, 通过原表, 我们可以看到有两行表头, 所以这里要多加个参数 header=[0,1]:

df = pd.read_excel('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/12_stack/stocks.xlsx', header=[0,1])

输出:

用 stack() 方法改变一下格式, 看会是什么效果:

df_stacked = df.stack()
df_stacked

从输出可以看到, 原来的数据结构是有两行表头, 经过 stack 之后, 就变成一行了, 也就是 Facebook Google Microsoft 这一行, 从原来的列名, 变成了索引:

那我们现在再 unstack 看看:

df_stacked.unstack()

输出:

发现, unstack 之后, 整个数据结构又变回去了.

那我们现在再来重新 stack 一下, 并且加个参数 level=0, 也就是将第一行的表头堆叠成索引列:

df.stack(level=0)

输出:

下面再来看一个更复杂点的例子, 这个表格中有三行表头:

df2 = pd.read_excel('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/12_stack/stocks_3_levels.xlsx', header=[0,1,2])

输出:

首先 stack 一下:

df2.stack()

输出, 我们看到最下面一行表头被堆叠到索引列了:

再试一下将 level 参数设为 0:

df2.stack(level=0)

发现, 第一行表头被 stack 了:

再设置 level=1:

df2.stack(level=1)

输出, 这次是第二行表头被 stack 了:

再试下设置 level=2:

df2.stack(level=2)

输出, 发现是第三行表头被 stack 了:

综上, 可以总结, stack 的作用就是可以将横向的表头(列名)转成纵向的索引列展示, 对于多行表头而言, 具体要转换哪一行取决于 level 参数, 如果不指定, 则默认转换最下面一行表头.

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