Pandas 重塑(stack)和轴向旋转(pivot)的实现

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

一、重塑

  • stack:将数据的列索引旋转为行索引
  • unstack:将数据的行索引旋转为列索引
df = DataFrame({'水果':['苹果','梨','草莓'],
        '数量':[3,4,5],
        '价格':[4,5,6]})
print(df)

价格  数量  水果
0   4   3  苹果
1   5   4   梨
2   6   5  草莓

1.stack()

stack_df = df.stack()
print(stack_df)

0  价格     4
   数量     3
   水果    苹果
1  价格     5
   数量     4
   水果     梨
2  价格     6
   数量     5
   水果    草莓

dtype: object

2.unstack()

print(stack_df.unstack())

价格 数量  水果
0  4  3  苹果
1  5  4   梨
2  6  5  草莓

3.通过level参数指定旋转轴的层次(默认level=-1)

print(stack_df.unstack(level=0))

0  1   2
价格   4  5   6
数量   3  4   5
水果  苹果  梨  草莓

二、轴向旋转(pivot)

pivot(index,columns,values)：将index指定为行索引，columns是列索引，values则是DataFrame中的值

df = DataFrame({'水果种类':['苹果','苹果','梨','梨','草莓','草莓'],
        '信息':['价格','数量','价格','数量','价格','数量'],
        '值':[4,3,5,4,6,5]})
print(df)

信息  值 水果种类
0  价格  4   苹果
1  数量  3   苹果
2  价格  5    梨
3  数量  4    梨
4  价格  6   草莓
5  数量  5   草莓

将水果种类作为行索引，将信息作为列索引

print(df.pivot('水果种类','信息','值'))

信息    价格  数量
水果种类       
梨      5   4
苹果     4   3
草莓     6   5

pivot可以用set_index和unstack等价的实现

print(df.set_index(['水果种类','信息']).unstack())

值  
信息   价格 数量
水果种类     
梨     5  4
苹果    4  3
草莓    6  5

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

    1 concat concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列

  • numpy和pandas中数组的合并、拉直和重塑实例

    合并 在numpy中合并两个array numpy中可以通过concatenate,参数axis=0表示在垂直方向上合并两个数组,等价于np.vstack:参数axis=1表示在水平方向上合并两个数组,等价于np.hstack. 垂直方向: np.concatenate([arr1,arr2],axis=0) np.vstack([arr1,arr2]) 水平方向: np.concatenate([arr1,arr2],axis=1) np.hstack([arr1,arr2]) import

  • 详解PANDAS 数据合并与重塑（join/merge篇）

    在上一篇文章中,我整理了pandas在数据合并和重塑中常用到的concat方法的使用说明.在这里,将接着介绍pandas中也常常用到的join 和merge方法 merge pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作,官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作(例如R)要高效. 和SQL语句的对比可以看这里 merge的参数 on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名. left_on:左表对齐的列,

  • Pandas 重塑(stack)和轴向旋转(pivot)的实现

    import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.重塑 stack:将数据的列索引旋转为行索引 unstack:将数据的行索引旋转为列索引 df = DataFrame({'水果':['苹果','梨','草莓'], '数量':[3,4,5], '价格':[4,5,6]}) print(df) 价格  数量  水果 0   4   3  苹果 1   5   4   梨 2   6   5  草

  • Pandas使用stack和pivot实现数据透视的方法

    Pandas使用stack和pivot实现数据透视的方法

    目录 前言 一.经过统计得到多维度指标数据 二.使用unstack实现数据的二维透视 三.使用pivot简化透视 四.stack.unstack.pivot的语法 1.stack 2.unstack 3.pivot 总结 前言 笔者最近正在学习Pandas数据分析,将自己的学习笔记做成一套系列文章.本节主要记录Pandas中使用stack和pivot实现数据透视. 一.经过统计得到多维度指标数据 非常场景的统计场景,指定多个维度,计算聚合后的指标 实例:统计得到"电影评分数据集",每个

  • Pandas实现Dataframe的重排和旋转

    Pandas实现Dataframe的重排和旋转

    目录 简介 使用Pivot 使用Stack 使用melt 使用Pivot tables 使用crosstab get_dummies 简介 使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文将会详细讲解pivot的秘密. 使用Pivot pivot用来重组DF,使用指定的index,columns和values来对现有的DF进行重构. 看一个Pivot的例子: 通过pivot变化,新的DF使用foo中的值作为index,使用bar的值作为columns,zoo作为对应的value. 再

  • 详解Pandas中stack()和unstack()的使用技巧

    详解Pandas中stack()和unstack()的使用技巧

    目录 介绍 1.单层 2.多层次:简单案例 3. 多层次:缺失值 4. 多层次:规定要堆叠的层次 5. 多层次:删除缺失值 6. unstack: 简单案例 7. unstack:更多用法 结论 介绍 Pandas 提供了各种用于重塑 DataFrame 的内置方法.其中,stack() 和 unstack() 是最流行的 2 种重组列和行的方法: stack():从列到行堆叠 unstack():从行到列取消堆叠 stack() 和 unstack() 似乎使用起来相当简单,但你仍然应该知道一

  • Unity实现物体沿自身的任意轴向旋转

    Unity实现物体沿自身的任意轴向旋转

    本文实例为大家分享了Unity实现物体沿任意轴向旋转,供大家参考,具体内容如下 一.创建一个需要旋转的物体 二.编写控制该物体的脚本 using UnityEngine; using System.Collections; public class Test_ElectricFan : MonoBehaviour { public bool isOpen=false; //是否开始旋转 public int speed=2; //旋转的速度 // Use this for initializat

  • Unity之绕轴进行旋转的操作

    Unity之绕轴进行旋转的操作

    先上一张效果图 using UnityEngine; using System.Collections; public class TestRotateRound : MonoBehaviour { public GameObject Sphere; private float curtTime = 0.0f; void Update() { //使用C#封装好的代码RotateAround gameObject.transform.RotateAround(Sphere.transform.p

  • Pandas 数据处理,数据清洗详解

    如下所示: # -*-coding:utf-8-*- from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np """ 获取行列数据 """ df = DataFrame(np.random.rand(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) print df print df['col_sum'] = df.apply(lam

  • 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

    摘要 前面给大家分享了pandas做数据合并的两篇[pandas.merge]和[pandas.cancat]的用法.今天这篇主要讲的是pandas的DataFrame的轴旋转操作,stack和unstack的用法. 首先,要知道以下五点: 1.stack:将数据的列"旋转"为行 2.unstack:将数据的行"旋转"为列 3.stack和unstack默认操作为最内层 4.stack和unstack默认旋转轴的级别将会成果结果中的最低级别(最内层) 5.stack

  • iOS 图片裁剪 + 旋转

    之前分别介绍了图片裁剪和图片旋转方法 <iOS 图片裁剪方法> 地址:http://www.jb51.net/article/107308.htm <iOS 图片旋转方法> 地址:http://www.jb51.net/article/107361.htm 裁剪和旋转是可以连在一起执行的.先定位到需要裁剪的区域,然后以此区域的中心为轴,旋转一定角度,最后获取旋转后此区域内的图片.可以用位图(Bitmap)绘制实现 static func cropImage(_ image: UII

  • 13 款最热门的 jQuery 图像 360 度旋转插件推荐

    13 款最热门的 jQuery 图像 360 度旋转插件推荐

    在 web 页面上使用 jQuery 图像 360 度旋转插件是最美也是最方便的显示图像的方式.这些超级棒的 360° 图像选择插件允许用户更详细的分析产品或者文章.jQuery 图像旋转插件可以让用户从各种角度进行 360 度的图像展示,经常在电子商务网站上使用,帮助消费者更好的了解产品,从任意的一个角度观察欣赏. 在这篇文章中,我们收集了 13 款最佳的 jQuery 图像 360 度旋转插件,这些插件都能进行 360 度图像旋转展示.希望大家能从中找到自己喜欢的,并应用在自己的网站上. 1

随机推荐