如何使用 Pandas stack() 将宽数据帧转换为整洁数据帧？

在数据处理中，经常遇到宽数据帧和长数据帧的转换问题。长数据帧一般是指数据排列在一列中的数据集，而宽数据帧则是指数据排列在表格中不同的列中。

Pandas 提供了 stack() 函数，可以将宽数据帧转换为整洁数据帧，使之更容易进行数据分析，并且有助于更好地可视化数据。

准备工作

本文主要使用 Pandas 库来进行数据处理，需要先安装 Pandas 库。

安装 Pandas 库的命令如下：

pip install pandas

安装完成后，就可以使用 Pandas 库进行数据处理了。

示例

下面，我们来看一个使用 Pandas stack() 函数将宽数据帧转换为整洁数据帧的示例。

生成宽数据帧

我们首先生成一个宽数据帧，包含三列数据：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [89, 75, 86],
    'Science': [85, 82, 90],
    'English': [91, 87, 82]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行上面的代码，会输出以下结果：

       Name  Math  Science  English
0     Alice    89       85       91
1       Bob    75       82       87
2  Charlie    86       90       82

从输出结果可以看到，我们生成了一个宽数据帧，其中每个学生的姓名、数学成绩、自然科学成绩和英语成绩都分别排列在不同的列中。

使用 stack() 函数转换数据帧

我们可以使用 stack() 函数将宽数据帧转换为整洁数据帧。在转换数据帧时，我们需要将需要转换的列转换成行，使用 stack() 函数实现：

df_new = df.set_index('Name').stack().reset_index()
df_new.columns = ['Name', 'Subject', 'Score']
print(df_new)

运行上面的代码，会输出以下结果：

       Name  Subject  Score
0     Alice     Math     89
1     Alice  Science     85
2     Alice  English     91
3       Bob     Math     75
4       Bob  Science     82
5       Bob  English     87
6  Charlie     Math     86
7  Charlie  Science     90
8  Charlie  English     82

从输出结果可以看到，我们使用 stack() 函数将宽数据帧转换为了整洁数据帧，每个学生的姓名、科目和成绩都分别排列在了不同的行中。

总结

本文主要介绍了如何使用 Pandas stack() 函数将宽数据帧转换为整洁数据帧。使用 stack() 函数可以更好地进行数据分析，并且有助于更好地可视化数据。如果您在数据分析过程中遇到了宽数据帧和长数据帧的转换问题，可以考虑使用 Pandas stack() 函数。