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Pandas 重塑(stack)和軸向旋轉(zhuǎn)(pivot)的實現(xiàn)_python_腳本之家
dtype: object 2.unstack() 1 print(stack_df.unstack()) 價格 數(shù)量 水果 0 4 3 蘋果 1 5 4 梨 2 6 5 草莓 3.通過level參數(shù)指定旋轉(zhuǎn)軸的層次(默認level=-1) 1 print(stack_df.unstack(level=0)) 0 1 2 價格4 5 6 數(shù)量3 4 5 水果 蘋果 梨 草莓 二、軸向旋轉(zhuǎn)(pivot) pivot(index,columns,...
www.dbjr.com.cn/article/1659...htm 2025-5-19
Python實現(xiàn)的棧(Stack)_python_腳本之家
Python實現(xiàn)的棧(Stack) 棧作為一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),是一種只能在一端進行插入和刪除操作。這篇文章給大家介紹了Python實現(xiàn)的棧(Stack)的相關(guān)資料,感興趣的朋友一起看看吧 前言 Python本身已有順序表(List、Tupple)的實現(xiàn),所以這里從棧開始。 什么是棧 想象一摞被堆起來的書,這就是棧。這堆書的特點是,最后被堆進去的書...
www.dbjr.com.cn/article/1337...htm 2025-5-14
Python數(shù)據(jù)處理的26個Pandas實用技巧總結(jié)_python_腳本之家
這使得該數(shù)據(jù)難以讀取和交互,因此更為方便的是通過unstack()函數(shù)將MultiIndexed Series重塑成一個DataFrame: 該DataFrame包含了與MultiIndexed Series一樣的數(shù)據(jù),不同的是,現(xiàn)在你可以用熟悉的DataFrame的函數(shù)對它進行操作。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表 如果你經(jīng)常使用上述的方法創(chuàng)建DataFrames,你也許會發(fā)現(xiàn)用pivot_table()函數(shù)更為便...
www.dbjr.com.cn/article/2385...htm 2025-5-27
在Pandas中使用透視表后去掉多級索引的方法_python_腳本之家
df_unstacked=df_stacked.unstack() 選擇性刪除列: 如果你只是想要刪除某些特定的索引列,可以直接使用列的刪除方法。 1 df_reset=df_pivot.drop(columns=['index1','index2']) 使用melt方法: melt方法可以將寬格式的DataFrame轉(zhuǎn)換回長格式,并且可以指定哪些列作為索引,哪些列作為值。
www.dbjr.com.cn/python/3319051...htm 2025-5-27
Pandas多級索引的實現(xiàn)示例_python_腳本之家
unstacked_df=stacked_df.unstack() 6. 多級索引的交換與排序 6.1 使用 swaplevel 方法交換索引級別 1 2 # 使用 swaplevel 方法交換索引級別 swapped_df=df.swaplevel('Year','Category') 6.2 使用 sort_index 方法進行索引排序 1 2 # 使用 sort_index 方法進行索引排序 ...
www.dbjr.com.cn/python/3108981...htm 2025-5-24