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() 和 unstack()只需要记住：

• stack —— 将数据从”表格结构“变成”花括号结构“，即将其列索引变成行索引。
• unstack —— 数据从”花括号结构“变成”表格结构“，即要将其中一层的行索引变成列索引。如果是多层索引，则以上函数是针对内层索引，利用 level 参数可以选择具体哪层索引。

【小技巧】使用 stack() 的时候，level 等于哪一个，哪一个就消失，出现在行里。

【小技巧】使用 unstack() 的时候，level 等于哪一个，哪一个就消失，出现在列里。

一、stack堆叠

stack() 返回一个 Series， 需要通过 reset_index() 进行重置索引。

使用语法：

DataFrame.stack(level=-1, dropna=True)

• 单索引

# 构建测试集
import pandas as pd
import numpy as np
df_size = 10
df = pd.DataFrame({
    'a': np.random.rand(df_size),
    'b': np.random.rand(df_size),
    'c': np.random.rand(df_size),
    'd': np.random.rand(df_size),
    'e': np.random.rand(df_size)
    })
print(df)

# 不指定参数 所有列都将被堆叠
data = df.stack() # 一维Series
'''
0  a    0.374002
   b    0.289687
   c    0.720090
   d    0.645252
   e    0.063648
1  a    0.012059
   b    0.228809
   c    0.018861
   d    0.511085
   e    0.002751
dtype: float64
'''

# 重设索引
df.stack().reset_index()
'''
    level_0 level_1         0
0         0       a  0.374002
1         0       b  0.289687
2         0       c  0.720090
3         0       d  0.645252
4         0       e  0.063648
'''

使用 stack 函数，将数据框的列索引转变成行索引（第二层），得到一个层次化的 Series 。

• 多层索引

multicol1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('weight', 'kg'),
                                       ('weight', 'pounds')])
df_multi = pd.DataFrame([[1, 2], [2, 4]],
                                    index=['cat', 'dog'],
                                    columns=multicol1)

df_multi.stack() # 内层列索引
df_multi.stack(level=1) # 同上 内层列索引
df_multi.stack(level=0) # 第一层列索引

# 删除空数据行
df_multi.stack(dropna=True) 

二、unstack反堆叠

使用语法：

DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None)

• 单索引

# 反堆叠
df.stack().unstack() 

# 通过level参数选择堆叠的索引
df.stack().unstack(level=0)
'''
          0         1         2  ...         7         8         9
a  0.521016  0.349603  0.140595  ...  0.578615  0.629479  0.896016
b  0.043503  0.540825  0.379667  ...  0.570826  0.484303  0.922657
c  0.674632  0.044395  0.931385  ...  0.974338  0.228876  0.081472
d  0.960165  0.859809  0.713214  ...  0.247970  0.665914  0.653477
e  0.330087  0.453380  0.293309  ...  0.885709  0.591437  0.842542
'''

# 列标签填充
df.stack().unstack(level=0, fill_value='type')

利用 unstack 函数，将生成后的第二层行索引转变成列索引（默认内层索引，level=-1），恢复原始数据框。

• 多层索引

df_multi2 = df_multi.stack(level=0)
df_multi2.unstack(level=0)
'''
        kg     pounds    
       cat dog    cat dog
weight   1   2      2   4
'''

三、reshape变形

实现 Series 数据变形。

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
                    index=pd.Index(['street1','street2','street3']),
                    columns=pd.Index(['store1','store2','store3','store4']))
print(data)

参考链接：Python: Pandas中stack和unstack的形象理解

参考链接：pandas中stack的用法

参考链接：pandas中stack和unstack作用的简单解释

参考链接：pandas.DataFrame.stack

参考链接：pandas.DataFrame.unstack