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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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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# 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
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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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:
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2022-07-19 11:51:31
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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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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
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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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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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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原创
2022-07-14 17:48:25
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栈与队列
栈;
特点:先进后出
mystack = []
mystack.append(1) #入栈
mystack.pop() #出栈队列:
特点: 先进先出
import collections
queue = collections.deque([1, 2, 3, 4, 5]) #入队
print(queue.popleft())
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2023-12-15 11:09:06
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In our previous tutorial we learned about Python signal processing. In this tutorial we will learn about python stack.P
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2023-05-22 10:51:30
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### 实现“not stack python”的流程
为了实现“not stack python”，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个类，命名为`NotStackPython`。该类将是我们实现“not stack python”的主要代码逻辑所在。
2. 在`NotStackPython`类中创建一个列表变量，命名为`stack`，用于存储数据。
3. 实现`push`方法
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2023-12-18 09:37:56
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堆栈（英语：stack）又称为栈或堆叠，是计算机科学中一种特殊的串列形式的抽象数据类型，其特殊之处在于只能允许在链表或数组的一端进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。由于堆栈数据结构只允许在一端进行操作，因而按照后进先出（LIFO, Last In First Out）的原理运作。 维基百科抽象数据描述如下：ADT Stack:Stack(self) # 创建空栈is
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2023-09-14 16:55:10
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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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