python数据处理与分析

使用stack将列转换为行，使用unstack将行转换为列

data = DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index = pd.Index(['Ohio',
     ...: 'Colorado'],name = 'state'),columns = pd.Index(['one','two','three'],n
     ...: ame = 'number'))     

result = data.stack() 

result 

使用unstack将行转换为列

result.unstack()  

默认情况下，unstack(stack)操作的是最内层

result.unstack('state')       

result.unstack('number')     

如果不是所有级别值都能在分组中找到，会引入缺失数据
pd.concat([s1,s2],keys = ['one','two'])    

s2 = Series([4,5,6],index = ['c','d','e'])  

data2 = pd.concat([s1,s2],keys = ['one','two'])   

data2.unstack()  

stack默认会过滤掉缺失数据，所以操作可逆
data2.unstack().stack() 

data2   
若改为False
data2.unstack().stack(dropna = False) 

注：对DataFrame进行unstack操作时，作为旋转轴的级别将会成为结果中的最低级别