# 学习 Python 中的 unstack 操作
在数据分析中，我们经常需要对数据进行变形以便更好地理解和分析。Python 的 `pandas` 库提供了许多操作，其中 `unstack` 方法是一个非常有用的工具，它可以将数据从行表示法转换为列表示法。本文将详细介绍 `unstack` 方法的用法。
## 流程概述
在使用 `unstack` 之前，我们需要了解其工作流程。以下是实现
如何反编译pycuncompyle2 是一个可以将pyc文件转换为py源码的工具下载地址：https://github.com/wibiti/uncompyle2安装： setup.py install 参数： Usage: uncompyle2 [OPTIONS]... [ FILE | DIR]...
Examples:
uncompyle2 foo.pyc bar.p
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2023-07-06 19:04:11
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python_透视表操作Data Wrangling: Join, Combine,¶# 第8章 数据规整：聚合、合并和重塑# 在许多应⽤中，
原创
2022-07-18 15:01:14
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预处理命令在接触#if、#undef这类预处理指令前，大部分都都接触过#define、#include等预处理命令，通俗来讲预处理命令的作用就是在编译和链接之前，对源文件进行一些文本方面的操作，比如文本替换、文件包含、删除部分代码等，这个过程叫做预处理（在编译之前对源文件进行简单加工）（#define是一种宏定义命令，是预处理命令的一种） #include（文件包含命令）#include
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2024-09-23 11:16:07
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和
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2022-06-02 07:23:03
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目录一、tf.stcak()二、tf.unstcak()三、实例一、tf.stcak()tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果a...
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2021-08-13 09:46:12
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1. 经过统计得到多维度指标数据 时间转化 转化后之后可以利用时间对象获取更多的数据 2. stack df.stack(level=-1, dropna=True) level 代表多层索引的最内层，可以通过 0 1 2等制定多层索引的对应层 dropna 是否删除空值 将column变为inde
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2020-06-27 22:12:00
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SHOW MY CODE!! NO BB!! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Sep 17 16:32:54 2021 @author: Hider """ # 加载包 import pandas as pd import os os.chdir ...
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2021-09-18 19:11:00
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在分类汇总数据中，stack() 和 unstack() 是进行层次化索引的重要操作。 层次化索引就是对索引进行层次化分类，包含行索引、列索引。 常见的数据层次化结构包含两种：表格（横表）、“花括号”（纵表）。 表格在行列方向上均有索引，花括号结构只有“列方向”上的索引。 其实，应用 stack() ...
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2021-09-18 18:50:00
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import tensorflow as tfa = tf.constant([1,2,3])b = tf.constant([4,5,6])c = tf.stack([a,b],axis=1)d = tf.unstack(c,axis=0)e = tf.unstack(c,axis=1)print(c.get_shape())with tf.Session() as sess:
原创
2022-07-19 11:51:31
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import tensorflow as tfA = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]a0 = tf.split(A, num_or_size_splits=3, axis=1)a1 = tf.unstack(
原创
2022-07-19 11:59:45
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pandas数据类型转换时，出现ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
原创
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2018-04-14 08:51:17
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tf.stack（）这是一个矩阵拼接的函数，tf.unstack（）则是一个矩阵分解的函数c是拼接，而d和e则是不同维度的分解
原创
2021-05-07 18:21:43
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数据重塑（Data Reshaping）是数据分析的“前菜”：原始数据像一堆散乱的积木，需要先调整结构才能拼出漂亮的模型
在数据处理时，有时需要对数据的结构进行重排，也称作是重塑（Reshape）或者轴向旋转（Pivot）。而运用层次化索引可为 DataFrame 的数据重排提供良好的一致性。在 pandas 中提供了实现重塑的两个函数，即 stack() 函数和 unstack() 函数。常见的数据层次化结构有两种，一种是表格，如图 1 所示；另一种是“花括号”，如图 2 所示 图 1：表格结构图 2：花括号结构
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2021-01-23 10:25:39
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在数据处理时，有时需要对数据的结构进行重排，也称作是重塑（Reshape）或者轴向旋转（Pivot）。而运用层次化索引可为 DataFrame 的数据重排提供良好的一致性。在 pandas 中提供了实现重塑的两个函数，即 stack() 函数和 unstack() 函数。常见的数据层次化结构有两种， ...
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2021-06-17 23:43:11
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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。【注】文末加入技术交流群，学习不再孤单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
原创
2022-04-24 10:36:39
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https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/108822506pandas的stack， unstack， melt， 和pivot函数的学习总结pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name=‘value’, col_level=Non
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2023-08-10 08:36:26
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原创
2022-07-14 17:48:25
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注意：这与Java中有所不同，while是满足了某个条件，就开启循环；而for循环强调的是遍历某一数据对象
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2023-06-16 13:37:44
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