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pd.DataFrame中的幾種索引變換的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
05 stack與unstack 這也是一對(duì)互逆的操作,其中stack原義表示堆疊,實(shí)現(xiàn)將所有列標(biāo)簽堆疊到行索引中;unstack即解堆,用于將復(fù)合行索引中的一個(gè)維度索引平鋪到列標(biāo)簽中。實(shí)際上,二者的操作即是SQL中經(jīng)典的行轉(zhuǎn)列與列轉(zhuǎn)行,也即在長(zhǎng)表與寬表之間轉(zhuǎn)換。 當(dāng)然,實(shí)現(xiàn)unstack操作的方式還有pivot,此處不再展開(kāi)。
www.dbjr.com.cn/article/2518...htm 2025-5-28
Pandas 重塑(stack)和軸向旋轉(zhuǎn)(pivot)的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
dtype: object 2.unstack() 1 print(stack_df.unstack()) 價(jià)格 數(shù)量 水果 0 4 3 蘋果 1 5 4 梨 2 6 5 草莓 3.通過(guò)level參數(shù)指定旋轉(zhuǎn)軸的層次(默認(rèn)level=-1) 1 print(stack_df.unstack(level=0)) 0 1 2 價(jià)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
Pandas多級(jí)索引的實(shí)現(xiàn)示例_python_腳本之家
stacked_df=df.stack() 5.2 使用 unstack 方法進(jìn)行取消堆疊 1 2 # 使用 unstack 方法進(jìn)行取消堆疊 unstacked_df=stacked_df.unstack() 6. 多級(jí)索引的交換與排序 6.1 使用 swaplevel 方法交換索引級(jí)別 1 2 # 使用 swaplevel 方法交換索引級(jí)別 swapped_df=df.swaplevel('Year','Category') 6.2 使用 sort_index...
www.dbjr.com.cn/python/3108981...htm 2025-5-24
在Pandas中使用透視表后去掉多級(jí)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?jiǎng)h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(zhǎng)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
通過(guò)Python使用saltstack生成服務(wù)器資產(chǎn)清單_python_腳本之家
SaltStack是一個(gè)服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)集中化管理平臺(tái),具備配置管理、遠(yuǎn)程執(zhí)行、監(jiān)控等功能,一般可以理解為簡(jiǎn)化版的puppet和加強(qiáng)版的func。SaltStack基于Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),結(jié)合輕量級(jí)消息隊(duì)列(ZeroMQ)與Python第三方模塊(Pyzmq、PyCrypto、Pyjinjia2、python-msgpack和PyYAML等)構(gòu)建。
www.dbjr.com.cn/article/802...htm 2025-5-20
Python實(shí)現(xiàn)的棧(Stack)_python_腳本之家
棧作為一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),是一種只能在一端進(jìn)行插入和刪除操作。這篇文章給大家介紹了Python實(shí)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(shí)現(xiàn),所以這里從棧開(kāi)始。 什么是棧 想象一摞被堆起來(lái)的書(shū),這就是棧。這堆書(shū)的特點(diǎn)是,最后被堆進(jìn)去的書(shū),永遠(yuǎn)在最上面。從這堆...
www.dbjr.com.cn/article/1337...htm 2025-5-14
Python數(shù)據(jù)處理的26個(gè)Pandas實(shí)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(guò)unstack()函數(shù)將MultiIndexed Series重塑成一個(gè)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(duì)它進(jìn)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(huì)發(fā)現(xiàn)用pivot_table()函數(shù)更為便...
www.dbjr.com.cn/article/2385...htm 2025-5-27
Python pandas常用函數(shù)詳解_python_腳本之家
df.pivot() 實(shí)際上是unstack的應(yīng)用,把數(shù)據(jù)集壓扁 pd.get_dummies(df['col1'], prefix='key') 某列含有有限個(gè)值,且這些值一般是字符串,例如國(guó)家,借鑒位圖的思想,可以把k個(gè)國(guó)家這一列量化成k列,每列用0、1表示 4 數(shù)據(jù)篩選 df.columns 列名,返回Index類型的列的集合 ...
www.dbjr.com.cn/article/1346...htm 2025-5-27