pandas.DataFrame.unstack #

数据框。unstack ( level = -1 , fill_value = None , sort = True ) [来源] #

透视索引标签的一个级别（必须是分层的）。

返回具有新级别列标签的 DataFrame，其最内层由旋转索引标签组成。

如果索引不是 MultiIndex，则输出将是一个 Series（当列不是 MultiIndex 时类似于堆栈）。

参数：

level int、str 或它们的列表，默认 -1（最后一级）: 要取消堆栈的索引级别，可以传递级别名称。
fill_value int、str 或 dict: 如果 unstack 产生缺失值，请将 NaN 替换为该值。
排序bool，默认 True: 对生成的 MultiIndex 列中的级别进行排序。

返回：

系列或数据框

也可以看看

DataFrame.pivot: 根据列值透视表。
DataFrame.stack: 旋转列标签的级别（来自unstack 的逆操作）。

笔记

请参阅用户指南以获取更多示例。

例子

>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([('one', 'a'), ('one', 'b'),
...                                    ('two', 'a'), ('two', 'b')])
>>> s = pd.Series(np.arange(1.0, 5.0), index=index)
>>> s
one  a   1.0
     b   2.0
two  a   3.0
     b   4.0
dtype: float64

>>> s.unstack(level=-1)
     a   b
one  1.0  2.0
two  3.0  4.0

>>> s.unstack(level=0)
   one  two
a  1.0   3.0
b  2.0   4.0

>>> df = s.unstack(level=0)
>>> df.unstack()
one  a  1.0
     b  2.0
two  a  3.0
     b  4.0
dtype: float64