Pandas Reshaping

본 포스팅은 pandas 패키지 라이브러리 원문을 기반으로 하여 작성하였습니다.

 

1. Stack

tuples = list(
_______________zip(
____________________*[ ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
_____________________["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"], ]
___________________)
______________)
tuples

 

index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["first", "second"])
index

 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=["A", "B"])
df

 

stack() 메서드는 DataFrame 열의 수준을 "압축"합니다.

stacked = df2.stack()
stacked 

 

"stacked" DataFrame 또는 Series(MultiIndex를 인덱스로 사용)에서 stack()의 역 연산은 기본적으로 마지막 레벨을 unstack 하는 unstack()입니다. 

stacked.unstack()

 

stacked.unstack(1)

 

stacked.unstack(0)

 

2. Pivot tables

 

df = pd.DataFrame(
______________{ "A": ["one", "one", "two", "three"] * 3,
_______________"B": ["A", "B", "C"] * 4,
_______________"C": ["foo", "foo", "foo", "bar", "bar", "bar"] * 2,
_______________"D": np.random.randn(12),
_______________"E": np.random.randn(12),
______________} )
df

 

이 데이터에서 매우 쉽게 피벗 테이블을 생성할 수 있습니다. 

pd.pivot_table(df, values="D", index=["A", "B"], columns=["C"])