一文详解：7个 Pandas stack() 和 unstack() 使用技巧

Posted 2022-03-30 Python学习与数据挖掘

当你在处理包含某种序列（例如时间序列数据）的变量的数据集时，数据通常需要进行重塑。 喜欢本文记得收藏、关注、点赞。

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Pandas 提供了各种用于重塑 DataFrame 的内置方法。其中，stack() 和 unstack() 是最流行的 2 种重组列和行的方法：

• stack()：从列到行堆叠
• unstack()：从行到列取消堆叠
  

stack() 和 unstack() 似乎使用起来相当简单，但你仍然应该知道一些技巧来加快数据分析。

在本文中，我将分享 Pandas 的几个技巧：

• 单层
• 多层次：简单案例
• 多层次：缺失值
• 多个级别：指定要堆叠的级别
• 多个级别：删除缺失值
• unstack: 简单案例
• unstack：更多用法

1.单层

最简单的 stack()可以应用于具有单层列的 DataFrame。它只是将标签从列堆叠到行并输出一个系列。

df_single_level = pd.DataFrame(
    [['Mostly cloudy', 10], ['Sunny', 12]],
    index=['London', 'Oxford'],
    columns=['Weather', 'Wind']
)
df_single_level.stack()

2.多层次：简单案例

通常，我们会在具有多级列的 DataFrame 上使用 stack()。

让我们创建一个 DataFrame。有多种方法可以创建具有多级列的 DataFrame，最简单的方法之一是创建 MultiIndex 对象 MultiIndex.from_tuples() 并将结果传递给 pd.DataFrame() 中的 columns 参数：

multi_col_1 = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [('Wind', 'mph'), ('Wind', 'm/s')]
)
df_multi_level_1 = pd.DataFrame(
    [[13, 5.5], [19, 8.5]],
    index=['London', 'Oxford'],
    columns=multi_col_1
)

通过调用 stack()，它将获取列级别(mph, m/s) 并将其堆叠到行轴上。

df_multi_level_1.stack()
# Same as 
df_multi_level_1.stack(level=-1)
df_multi_level_1.stack(-1)

在幕后，它根据参数 level 运行操作。 参数 level 默认为 -1 ，它采用最内层并将其从列轴堆叠到行轴上。

3. 多层次：缺失值

在堆叠具有多级列的 DataFrame 时，通常会出现缺失值。让我们创建另一个 DataFrame 示例：

multi_col_2 = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [('Wind', 'mph'), ('Temperature', '°C')]
)
df_multi_level_2 = pd.DataFrame(
    [[13, 8], [19, 6]],
    index=['London', 'Oxford'],
    columns=multi_col_2
)
df_multi_level_2.stack()

与前面的示例 multi_col_1 在第一级中具有相同的值“Wind”不同，multi_col_2 具有 2 个不同的值“Wind”和“Temperature”。 现在，我们得到了缺失值，因为堆叠的 DataFrame 比原始 DataFrame 有更多的值，并且缺失值用 NaN 填充。

4. 多层次：规定要堆叠的层次

stack() 中的第一个参数是 level，它控制堆叠的级别。 让我们创建一个具有 2 个不同级别的 MultiIndex：

multi_col_2 = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [('Wind', 'mph'), ('Temperature', '°C')]
)
# Level 0
multi_col_2.get_level_values(0)
# Index(['Wind', 'Temperature'], dtype='object')
# Level 1
multi_col_2.get_level_values(1)
# Index(['mph', '°C'], dtype='object')

我们可以传递一个数字来规定要堆叠的级别。 要规定要堆叠的多个级别，我们可以传递一个列表：

df_multi_level_2.stack(0)
df_multi_level_2.stack([0, 1])
df_multi_level_2.stack([1, 0])

5. 多层次：删除缺失值

默认情况下，调用 stack() 时会删除所有值缺失的行，可以通过将 dropna 设置为 False 来控制此行为：

df_multi_level_3 = pd.DataFrame(
    [[None, 10], [11, 7.0]],
    index=['London', 'Oxford'],
    columns=multi_col_2
)
df_multi_level_3.stack()
df_multi_level_3.stack(dropna=False)

6. unstack: 简单案例

同样，Pandas unstack() 也支持参数级别，默认为 -1，它将对最内层索引应用操作。

index = pd.MultiIndex.from_tuples([
  ('Oxford', 'Temperature'), 
  ('Oxford', 'Wind'),
  ('London', 'Temperature'), 
  ('London', 'Wind')
])
s = pd.Series([1,2,3,4], index=index)

通过在具有 MultiIndex 的 Series 上调用 unstack()，它会将最内层的索引取消堆叠到列上。 要指定要取消堆叠的级别，我们可以传递级别编号：

s.unstack()
# It's equivalent to
s.unstack(level=-1)
# Unstack a specific level
s.unstack(level=0)

7. unstack：更多用法

通常，我们会在更多级别上使用 unstack()。

让我们看一个具有 3 个级别的示例：

index = pd.MultiIndex.from_tuples([
  ('Oxford', 'Weather', '01-01-2022'), 
  ('Oxford', 'Temperature', '01-01-2022'), 
  ('Oxford', 'Weather', '02-01-2022'),
  ('Oxford', 'Temperature', '02-01-2022'),
  ('London', 'Weather', '01-01-2022'), 
  ('London', 'Temperature', '01-01-2022'),
  ('London', 'Weather', '02-01-2022'),
  ('London', 'Temperature', '02-01-2022'),
])
s = pd.Series(
  ['Sunny', 10, 'Shower', 7, 'Shower', 5, 'Sunny', 8], 
  index=index
)

通过调用 unstack()，它将最里面的索引解栈到列中。

例如，我们可以使用方法链来运行另一个 unstack() 或传递一个列表

# Method chaining
df.unstack().unstack()
df.unstack().unstack().unstack()
# The equivalent
df.unstack([2,1])
df.unstack([2,1,0])

结论

在本文中，我们介绍了 7 个使用 Pandas 的 stack()和 unstack() 重塑 DataFrame 的用例，该方法本身非常易于使用，并且是在数据预处理中操纵数据的最受欢迎的方法之一。

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