Pandas重塑和堆叠数据帧

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具，其中包括数据帧（DataFrame）。数据帧是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

重塑数据帧（Reshaping DataFrame）是指根据特定的规则重新组织数据帧的结构，使其更适合进行分析和处理。Pandas提供了多种方法来重塑数据帧，其中包括堆叠（stacking）操作。

堆叠数据帧（Stacking DataFrame）是指将数据帧的列索引转换为行索引，从而使数据帧变得更长而更窄。具体而言，堆叠操作会将数据帧中的多个列堆叠在一起，形成一个新的数据帧，其中的行索引由原数据帧的行索引和堆叠的列索引组成。

堆叠操作在处理多层次索引（MultiIndex）的数据帧时特别有用。通过堆叠操作，可以将多层次索引的列转换为单层次索引的行，从而方便进行数据分析和处理。

Pandas提供了stack()方法来实现堆叠操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 堆叠数据帧
stacked_df = df.stack()

print(stacked_df)

输出结果为：

0  A    1
   B    4
   C    7
1  A    2
   B    5
   C    8
2  A    3
   B    6
   C    9
dtype: int64

在上述示例中，原数据帧df有3列（A、B、C），堆叠操作将这3列转换为行索引，并生成了一个新的数据帧stacked_df。stacked_df中的行索引由原数据帧的行索引和堆叠的列索引组成，每个元素的值为对应位置的数值。

堆叠操作可以帮助我们更好地理解和处理数据帧中的多层次索引，尤其在进行数据分析和可视化时非常有用。

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