python_透视表操作unstack

1. 简介

在数据处理中，透视表是一种非常有用的数据维度处理方式，通过聚合数据并将它们按照指定的维度进行重新排列，可以方便的进行数据探索和分析。在Python中，使用Pandas提供的unstack()函数可以方便的将透视表中的数据进行重排。本文将对unstack()函数的使用进行详解。

2. unstack()函数简介

unstack()函数是一个在等级索引上操作的重要函数, 主要功能是将原来的透视表中各个分组的数据进行重新排列, 将列索引变成行索引。

2.1 unstack()函数的使用方法

unstack()函数可以用于Series 和DataFrame 对象。具体的使用方法如下：

# 对DataFrame对象使用unstack()函数
data_frame.unstack(level=-1, fill_value=None)
# 对Series对象使用unstack()函数
series.unstack(level=-1, fill_value=None)

其中，data_frame和series是Pandas的DataFrame和Series对象，level参数指定要转换的行索引级别，可以为列索引的级别名称或者级别数字，fill_value参数指定在重新排列索引中不存在的数据应该被填充的值。

2.2 unstack()函数的实例演示

下面通过一个简单的实例来演示unstack()函数的使用方法。首先创建一个DataFrame对象：

import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Jack', 'Jack', 'Allen', 'Allen', 'Lily', 'Lily'], 
        'subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math','English'], 
        'score': [87, 95, 85, 94, 88, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
df

输出结果如下：

  name  subject  score

0  Jack     Math     87
1  Jack  English     95
2 Allen     Math     85
3 Allen  English     94
4  Lily     Math     88
5  Lily  English     95

现在我们将DataFrame对象进行透视表操作，以name和subject为行索引，score为值：

pt = pd.pivot_table(df, values='score', index=['name', 'subject'], aggfunc=np.sum)
pt

输出结果如下：

              score

name  subject       
Allen English     94
      Math        85
Jack  English     95
      Math        87
Lily  English     95
      Math        88

现在我们对透视表进行unstack()操作，将subject列索引变成行索引：

pt.unstack()

输出结果如下：

          score      

subject English Math
name               
Allen        94   85
Jack         95   87
Lily         95   88

可以看到，经过unstack()操作后，得到了一个多级索引的DataFrame对象，其中列索引被转换为了行索引。

3. 小结

本文介绍了Python中使用Pandas提供的unstack()函数进行透视表重排的方法。通过实例演示，我们可以看到unstack()函数的用法非常简单，可以方便的将透视表中的数据进行重排。

总之，在数据处理中，透视表是一个非常有用的工具，能够对数据进行多维度分析和聚合，从而方便的进行数据探索和分析。在使用Python进行数据分析时，Pandas提供了丰富的透视表和重排函数，其中unstack()函数是一个非常重要的重排工具。