pandas中的stack与unstack简单描述

　　在用pandas进行数据重排时，经常用到stack和unstack两个函数。stack简单理解可以是堆叠，堆积，unstack即“不要堆叠”。下面为较为浅显的讲述该方法，并未涉及到多标签的问题。

　　常见的数据的层次化结构有两种，一种是表格，一种是“花括号”，即下面这样的l两种形式：

 　　表格在行列方向上均有索引（类似于DataFrame），花括号结构只有“列方向”上的索引（类似于层次化的Series），结构更加偏向于堆叠（Series-stack，方便记忆）。stack函数会将数据从”表格结构“变成”花括号结构“，即将其行索引变成列索引，反之，unstack函数将数据从”花括号结构“变成”表格结构“，即要将其中一层的列索引变成行索引。例：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data=DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index(['street1','street2']),columns=pd.Index(['one','two','three']))
print(data)
print('-----------------------------------------\n')
data2=data.stack()
data3=data2.unstack()
print(data2)
print('-----------------------------------------\n')
print(data3)

打印结果如下：使用stack函数，将data的行索引['one','two','three’]转变成列索引（第二层），便得到了一个层次化的Series（data2），使用unstack函数，将data2的第二层列索引转变成行索引（默认的，可以改变），便又得到了DataFrame（data3）。

(需要注意的是，stack函数默认使用了dropna=True，你可以试试将2变成nan，再stack则不会出现three层)

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