Python之数据重塑——【stack()方法和unstack()方法、pivot()方法】

文章目录

重塑层次化索引
- 对于单层索引的DataFrame类对象
- - stack()方法
  - unstack()方法
- 对于多层索引的DataFrame类对象
- - 辨析操作内层索引与外层索引的区别
  - 查看多层索引对象转换后的类型
轴向旋转——pivot()方法

重塑层次化索引

Pandas中重塑层次化索引的操作主要是stack()方法和unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”成行，后者是将数据的行“旋转”成列。

stack(self, level=-1, dropna=True)

上述方法中部分参数表示的含义如下：

level：表示操作内层索引。若设为0，表示操作外层索引，默认为-1
dropna：表示是否将旋转后的缺失值删除，若设为True，则表示自动过滤缺失值，设置False则相反

unstack(self, level=-1, fill_value=None)

上述方法中部分参数表示的含义如下：

level：表示操作内层索引。若设为0，表示操作外层索引，默认为-1
fill_value：若产生了缺失值，则可以设置这个参数用来替换NaN

对于单层索引的DataFrame类对象

stack()方法

测试对象：

df1:A   B
a  A0  B0
b  A1  B1

代码：

import numpy as npdf1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'],'B': ['B0', 'B1']},index=['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2, 4),columns=[['A', 'A', 'B', 'B'],['A0', 'A1', 'B0', 'B1']])
result = df1.stack()
print("df1.stack():\n", result)

输出结果：

df1.stack():a  A    A0B    B0
b  A    A1B    B1
dtype: object

从输出结果看出，result对象具有两层行索引。

具有两层行索引而不再具有列索引的对象到底是DataFrame对象还是Series对象呢？

我们使用type()函数来查看result的类型，与df1做对比

type(df1):<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
type(result):<class 'pandas.core.series.Series'>

从输出结果可以看出，DataFrame对象已经被转换成了一个Series对象。

unstack()方法

尝试将result对象重塑成df1，先将result.unstack()的结果保存在ans对象里

代码：

ans = result.unstack()
print("ans:\n", ans)

输出结果：

ans:A   B
a  A0  B0
b  A1  B1

使用type()函数查看ans的类型，然后将其与df1作比较

代码：

print("type(ans):\n", type(ans))
print("ans == df1?", ans == df1)

输出结果：

type(ans):<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
ans == df1?A     B
a  True  True
b  True  True

由上可知，unstack()方法是stack()方法的逆操作，可以将重塑的Series对象“恢复原样”，转变成原来的DataFrame对象。

对于多层索引的DataFrame类对象

测试对象：

df2:A     B   A0 A1 A0 A1
0  0  1  2  3
1  4  5  6  7

辨析操作内层索引与外层索引的区别

代码：

df2 = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2, 4),columns=[['A', 'A', 'B', 'B'],['A0', 'A1', 'A0', 'A1']])
result1 = df2.stack()  # 操作内层索引
result2 = df2.stack(level=0)  # 操作外层索引
print("df2.stack():\n", result1)
print("df2.stack(level=0):\n", result2)

输出结果：

df2.stack():A  B
0 A0  0  2A1  1  3
1 A0  4  6A1  5  7
df2.stack(level=0):A0  A1
0 A   0   1B   2   3
1 A   4   5B   6   7

查看多层索引对象转换后的类型

代码：

print("type(result1):\n", type(result1))
print("type(result2):\n", type(result2))

输出结果：

type(result1):<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
type(result2):<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

对于多层索引来讲，即使将外层行（列）索引或者内层行（）列索引转换为列（行）索引，也不过是多层变单层，只要行和列两个方向仍然同时至少有单层索引存在，DataFrmae对象转换后就仍为DataFrame对象。

轴向旋转——pivot()方法

pivot()会根据给定的行索引或列索引重新组织一个DataFrame对象

pivot(self, index=None, columns=None, values=None)

上述方法中部分参数表示的含义如下：

index：用于创建新DataFrame对象的行索引。如果未设置，则使用原DataFrame对象的索引。
columns：用于创建新DataFrame对象的列索引。如果未设置，则使用原DataFrame对象的索引。
values：用于填充新DataFrame对象中的值。

代码：

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A0', 'A1', 'A1'],'B': ['B0', 'B1', 'B0', 'B1'],'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']})
print("df3:\n", df3)
print("df3.pivot(index='A', columns='B', values='C'):\n", 
df3.pivot(index='A', columns='B', values='C'))

输出结果：

df3:A   B   C
0  A0  B0  C0
1  A0  B1  C1
2  A1  B0  C2
3  A1  B1  C3
df3.pivot(index='A', columns='B', values='C'):B   B0  B1
A         
A0  C0  C1
A1  C2  C3