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Python变形

1.长宽表的变形

什么是长表?什么是宽表?这个概念是对于某一个特征而言的。例如:一个表中把性别存储在某一个列中，那么它就是关于性别的长表;如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是关于性别的宽表。

1.1 pivot

pivot 是一种典型的长表变宽表的函数。对于一个基本的长变宽的操作而言，最重要的有三个要素，分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列，以及这些列和行索引对应的数值，它们分别对应了 pivot 方法中的 index, columns, values 参数。新生成表的列索引是 columns 对应列的 unique 值，而新表的行索引是 index 对应列的 unique 值，而 values 对应了想要展示的数值列。

利用 pivot 进行变形操作需要满足唯一性的要求，即由于在新表中的行列索引对应了唯一的 value ，因此原表中的 index 和 columns 对应两个列的行组合必须唯一。例如，现在把原表中第二行张三的数学改为语文就会报错，这是由于 Name 与 Subject 的组合中两次出现 (”San Zhang”, ”Chinese”) ，从而最后不能够确定到底变形后应该是填写 80 分还是 75 分。

pandas 从 1.1.0 开始，pivot 相关的三个参数允许被设置为列表，这也意味着会返回多级索引。这里构造一个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成绩、排名。

根据唯一性原则，新表的行索引等价于对 index 中的多列使用 drop_duplicates ，而列索引的长度为 values 中的元素个数乘以 columns 的唯一组合数量(与 index 类似)。

1.2 pivot_table

pivot 的使用依赖于唯一性条件，那如果不满足唯一性条件，那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应的多个值变为一个值。例如，张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试，按照学院规定，最后的成绩是两次考试分数的平均值，此时就无法通过 pivot 函数来完成。

1.3 melt

长宽表只是数据呈现方式的差异，但其包含的信息量是等价的，前面提到了利用 pivot 把长表转为宽表，那么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表，melt 函数就起到了这样的作用。

1.4 wide_to_long

melt 方法中，在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义，即 values_name 。现在如果列中包含了交叉类别，比如期中期末的类别和语文数学的类别，那么想要把 values_name 对应的 Grade 扩充为两列分别对应语文分数和数学分数，只把期中期末的信息压缩，这种需求下就要使用 wide_to_long 函数来完成。

2 索引的变形

2.1 stack 与 unstack

unstack 函数的作用是把行索引转为列索引

unstack 的主要参数是移动的层号，默认转化最内层，移动到列索引的最内层，同时支持同时转化多个层

类似于 pivot 中的唯一性要求，在 unstack 中必须保证被转为列索引的行索引层和被保留的行索引层构成的组合是唯一的，例如把前两个列索引改成相同的破坏唯一性，那么就会报错

与 unstack 相反，stack 的作用就是把列索引的层压入行索引，其用法完全类似。

2.2 聚合与变形的关系

在上面介绍的所有函数中，除了带有聚合效果的 pivot_table 以外，所有的函数在变形前后并不会带来 values 个数的改变，只是这些值在呈现的形式上发生了变化。在上一章讨论的分组聚合操作，由于生成了新的行列索引，因此必然也属于某种特殊的变形操作，但由于聚合之后把原来的多个值变为了一个值，因此 values 的个数产生了变化，这也是分组聚合与变形函数的最大区别。

3 其他变形函数

3.1 crosstab

crosstab 并不是一个值得推荐使用的函数，因为它能实现的所有功能 pivot_table 都能完成，并且速度更快。在默认状态下，crosstab 可以统计元素组合出现的频数，即 count 操作。例如统计 learn_pandas 数据集中学校和转系情况对应的频数

3.2 explode

explode 参数能够对某一列的元素进行纵向的展开，被展开的单元格必须存储 list, tuple, Series, np.ndarray 中的一种类型。

3.3 get_dummies

get_dummies 是用于特征构建的重要函数之一，其作用是把类别特征转为指示变量。例如，对年级一列转为指示变量，属于某一个年级的对应列标记为 1，否则为 0