在数据分析和数据科学领域中，pandas 是一个非常流行的 Python 库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。其中一个非常常用的功能是数据堆叠。 本文来自zvvq
数据堆叠是指将多个数据集沿着某个轴（通常是行轴或列轴）堆叠在一起，形成一个更大的数据集。在 pandas 中，可以使用 stack() 和 unstack() 方法实现数据堆叠。 内容来自samhan
stack() 方法将 DataFrame 的列堆叠到行上，生成一个 Series。例如，我们有以下的 DataFrame： 内容来自zvvq
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
&;A&;: [&;a&;, &;b&;, &;c&;], 内容来自samhan
&;B&;: [, , ], 内容来自zvvq
&;C&;: [, , ]
内容来自zvvq
})
print(df) 本文来自zvvq
``` 内容来自samhan
输出： copyright zvvq
```
zvvq.cn
A B C zvvq好，好zvvq
0 a
copyright zvvq
b
内容来自samhan666
c
``` 内容来自samhan666
我们可以使用 stack() 方法将列堆叠到行上： copyright zvvq
``` zvvq好，好zvvq
s = df.stack() zvvq
print(s) zvvq.cn
```
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输出： 内容来自samhan
``` 内容来自samhan666
0 A a
B 内容来自zvvq，别采集哟
C copyright zvvq
A b
本文来自zvvq
B zvvq.cn
C
内容来自samhan666
A c
zvvq好，好zvvq
B 内容来自zvvq，别采集哟
C
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dtype: object
```
可以看到，stack() 方法将 DataFrame 的列堆叠到了行上，生成了一个 MultiIndex 的 Series。
copyright zvvq
unstack() 方法则是将 MultiIndex 的 Series 转换成 DataFrame。例如，我们有以下的 MultiIndex 的 Series：
``` 本文来自zvvq
s = pd.Series([, , , , , ], index=pd.MultiIndex.from_tuples([(&;a&;, &;A&;), (&;a&;, &;B&;), (&;a&;, &;C&;), (&;b&;, &;A&;), (&;b&;, &;B&;), (&;b&;, &;C&;)]))
zvvq.cn
print(s) zvvq.cn
``` zvvq
输出： copyright zvvq
```
zvvq好，好zvvq
a A zvvq
B
内容来自zvvq，别采集哟
C 内容来自samhan
b A
内容来自zvvq
B
copyright zvvq
C
内容来自zvvq，别采集哟
dtype: int copyright zvvq
```
zvvq
我们可以使用 unstack() 方法将其转换成 DataFrame：
本文来自zvvq
``` zvvq.cn
df = s.unstack() copyright zvvq
print(df)
```
输出： copyright zvvq
``` 内容来自samhan666
A B C copyright zvvq
a
b
copyright zvvq
``` 内容来自zvvq，别采集哟
可以看到，unstack() 方法将 MultiIndex 的 Series 转换成了 DataFrame。 内容来自zvvq
除了 stack() 和 unstack() 方法外，pandas 还提供了一些其他的数据堆叠方法，如 pivot() 和 melt() 等。这些方法可以根据不同的需求进行选择和使用。
一下，数据堆叠是 pandas 中非常常用的功能之一，它可以将多个数据集沿着某个轴堆叠在一起，形成一个更大的数据集。在 pandas 中，可以使用 stack() 和 unstack() 方法实现数据堆叠。除此之外，还有一些其他的数据堆叠方法可以选择和使用。
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