需求一：
有以下格式的数据：
姓名 科目 成绩
小红 语文 90
小红 数学 90
小红 英语 90
小胖 语文 91
小胖 数学 91
小胖 英语 91
小花 语文 92
小花 数学 92
小花 英语 92
我们要变成以下的样子
姓名 语文 数学 英语
小红 90 90 90
小胖 91 91 91
小花 92 92 92
解决需求一
unstack
print(df)
"""
姓名 科目 分数
0 小红 语文 90
1 小红 数学 90
2 小红 英语 90
3 小胖 语文 91
4 小胖 数学 91
5 小胖 英语 91
6 小花 语文 92
7 小花 数学 92
8 小花 英语 92
"""
将姓名和科目设置索引,然后只取出"分数"，得到对应的二级索引Series对象
df = df.set_index(["姓名", "科目"])
two_level_index_series = df["分数"]
# 此时得到的是一个具有二级索引的series
print(two_level_index_series)
"""
姓名 科目
小红 语文 90
数学 90
英语 90
小胖 语文 91
数学 91
英语 91
小花 语文 92
数学 92
英语 92
Name: 分数, dtype: int64
"""
调用二级索引的unstack方法，会得到一个DataFrame
并且会自动把一级索引变成DataFrame的索引，二级索引变成DataFrame的列
new_df = two_level_index_series.unstack()
print(new_df)
"""
科目 数学 英语 语文
姓名
小红 90 90 90
小胖 91 91 91
小花 92 92 92
"""
怎么样是不是改回来了呢？但是还有不完美的地方
那就是这个new_df的index和columns都有名字
index的名字就是"姓名"，columns的名字就是"科目"，因为原来的series的两个索引就叫"姓名"和"分数"
rename_axis表示给坐标轴重命名
这里先把columns的名字变为空，至于index不为空的原因继续看
new_df = new_df.rename_axis(columns=None)
print(new_df)
"""
数学 英语 语文
姓名
小红 90 90 90
小胖 91 91 91
小花 92 92 92
"""
new_df = new_df.reset_index()
print(new_df)
"""
姓名 数学 英语 语文
0 小红 90 90 90
1 小胖 91 91 91
2 小花 92 92 92
"""
大功告成，如果index变为空的话，那么在reset_index之后，列名会变成index
但是如果原来索引有名字，reset_index，列名就是原来的索引名
pivot
pivot相当于是我们上面方法的一个化简，我们是把姓名作为索引、科目作为列、分数作为值
print(df)
"""
姓名 科目 分数
0 小红 语文 90
1 小红 数学 90
2 小红 英语 90
3 小胖 语文 91
4 小胖 数学 91
5 小胖 英语 91
6 小花 语文 92
7 小花 数学 92
8 小花 英语 92
"""
df = pd.pivot(df, index="姓名", columns="科目", values="分数")
print(df)
"""
科目 数学 英语 语文
姓名
小红 90 90 90
小胖 91 91 91
小花 92 92 92
"""
可以看到上面这一步，就直接相当于df.set_index(["姓名", "科目"])["分数"].unstack()
df = df.rename_axis(columns=None).reset_index()
print(df)
"""
姓名 数学 英语 语文
0 小红 90 90 90
1 小胖 91 91 91
2 小花 92 92 92
"""
需求二：
姓名 年龄 爱好
小红 18 跳舞,唱歌,钢琴
小胖 20 唱,跳,rap,篮球
小花 19 古筝,翻译
我们要变成以下的样子
姓名 年龄 爱好
小红 18 跳舞
小红 18 唱歌
小红 18 钢琴
小胖 20 唱
小胖 20 跳
小胖 20 rap
小胖 20 篮球
小花 19 古筝
小花 19 翻译
解决需求二：
print(df)
"""
姓名 年龄 爱好
小红 18 跳舞,唱歌,钢琴
小胖 20 唱,跳,rap,篮球
小花 19 古筝,翻译
"""
df = df.set_index(["姓名", "年龄"])["爱好"].str.split(",", expand=True).stack().reset_index(drop=True, level=-1).reset_index().rename(columns={0: "爱好"})
print(df)
"""
姓名 年龄 爱好
0 小红 18 跳舞
1 小红 18 唱歌
2 小红 18 钢琴
3 小胖 20 唱
4 小胖 20 跳
5 小胖 20 rap
6 小胖 20 篮球
7 小花 19 古筝
8 小花 19 翻译
"""
估计有人会懵逼，别急我们来一步一步拆解，不过在此之前我们先来介绍一下unstack和stack
unstack和stack
首先Series只有unstack，DataFrame既有unstack又有stack。对于Series来说，我们刚才说了，unstack是把该Series变成一个DataFrame，并且会把当前的一级索引变成DataFrame的对应索引、二级索引变成DataFrame的对应列，但如果不止二级呢？假设这个Series有8级索引呢？其实不管有多少级，假设n级，unstack不加参数的话，那么默认是把最后一级索引变成DataFrame的列，前面的n-1个索引则依旧会变成DataFrame的索引，当然也是n-1个。
为了和DataFrame做对比，我们就假设为2级索引。对于Series来说，unstack是把1级索引变成对应DataFrame的索引，2级索引是变成对应DataFrame的列。如果对DataFrame调用unstack，那么会把这个DataFrame转成一个具有二级索引的Series(如果这个DataFrame的索引只有一级的话)，对应的索引变成具有二级索引的Series的二级索引，对应的列变成具有二级索引Series的一级索引。如果是stack的话，那么和Series正好是相反的，DataFrame的索引变成具有二级索引Series的一级索引，列变成具有二级索引Series的二级索引。
文字不好懂的话，看一张图
image.png
下面我们就来分析一下上面的那一长串
print(df)
"""
姓名 年龄 爱好
小红 18 跳舞,唱歌,钢琴
小胖 20 唱,跳,rap,篮球
小花 19 古筝,翻译
"""
我们是对"爱好"这个字段进行分解
那么将除了"爱好"之外的其它字段设置为索引
df = df.set_index(["姓名", "年龄"])
print(df)
"""
爱好
姓名 年龄
小红 18 跳舞,唱歌,钢琴
小胖 20 唱,跳,rap,篮球
小花 19 古筝,翻译
"""
筛选出"爱好"这个字段，此时得到的是一个具有二级索引的Series
索引的名字叫 "姓名"和"年龄"
s = df["爱好"]
print(s)
"""
姓名 年龄
小红 18 跳舞,唱歌,钢琴
小胖 20 唱,跳,rap,篮球
小花 19 古筝,翻译
Name: 爱好, dtype: object
"""
那么下面就对期望的字段进行分解
我们这个例子都是以逗号为分隔符，至于具体是什么则以实际数据为准
显然这里得到一个具有二级索引的DataFrame
df = s.str.split(",", expand=True)
print(df)
"""
0 1 2 3
姓名 年龄
小红 18 跳舞 唱歌 钢琴 None
小胖 20 唱 跳 rap 篮球
小花 19 古筝 翻译 None None
"""
调用stack，按照前面说的，会变成一个Series，索引就是DataFrame的索引再加上这个列变成的索引，显然列变成的索引就是三级索引了
可以看成是把DataFrame的索引看成一个整体作为对应Series的一级索引了
s = df.stack()
此时的数据已经像那么回事了
print(s)
"""
姓名 年龄
小红 18 0 跳舞
1 唱歌
2 钢琴
小胖 20 0 唱
1 跳
2 rap
3 篮球
小花 19 0 古筝
1 翻译
dtype: object
"""
然后调用reset_index，但是我们发现索引有三级，那么这样做就会导致，0 1 2 0 1 2..这些也变成了一列，当然可以之后drop掉
但是我们也可以直接删掉
于是我们可以加上一个drop=True，但是这样又把所有的index都删掉了，于是我们可以指定一个level
由于三级索引，那么最后一级就是2，当然可以直接指定为-1，表示最后一级，表示把最后一级索引删掉
s = s.reset_index(drop=True, level=-1)
print(s)
"""
姓名 年龄
小红 18 跳舞
18 唱歌
18 钢琴
小胖 20 唱
20 跳
20 rap
20 篮球
小花 19 古筝
19 翻译
dtype: object
"""
但是我们发现，上面的reset_index(drop=True, level=-1)并没有把前面的索引变成列
这是因为我们指定了level，如果不指定level，那么drop=True会把所有的索引都删掉
但指定了level只会删除对应级别的索引，而不会同时对前面的索引进行reset，于是需要再调用一次reset_index，此时就什么也不需要指定了
df = s.reset_index()
会自动进行笛卡尔乘积
print(df)
"""
姓名 年龄 0
0 小红 18 跳舞
1 小红 18 唱歌
2 小红 18 钢琴
3 小胖 20 唱
4 小胖 20 跳
5 小胖 20 rap
6 小胖 20 篮球
7 小花 19 古筝
8 小花 19 翻译
"""
但是我们发现列名，是自动生成的0，于是再进行rename
df = df.rename(columns={0: "爱好"})
print(df)
"""
姓名 年龄 爱好
0 小红 18 跳舞
1 小红 18 唱歌
2 小红 18 钢琴
3 小胖 20 唱
4 小胖 20 跳
5 小胖 20 rap
6 小胖 20 篮球
7 小花 19 古筝
8 小花 19 翻译
"""