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8.5 将行方向转为列方向

行索引数据转成列索引数列，是指将分布在行方向展示的数据，转换到列方向来展示，可以使用df.unstack()和df.pivot两个函数完成，最后转换的结果可以是DataFrame表格，也可以是Series数据

df.stack()是指定列层级的数据转到行方向，现在是做相反的操作，unstack()函数结构如下：

df.unstack(level=1,fill_name=None)

level:指定要转换到列方向的索引层级，可以是索引或标签，如果有指定多个索引层级，则放置在列表中。

fill_name:如果转换时产能缺失值，则可以设置替换值。

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\1.8.05 将行方向转为列方向1.xlsx" , index_col = 0 )

print (df)

t=df.stack().reset_index().rename( columns ={ "level_1":"科目",0:"分数" })

print (t)

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\1.8.05 将行方向转为列方向2.xlsx" , index_col =[ 0,1 ])

print (df)

t=df.unstack( level =[ 0,1 ]).reset_index()

print (t)

	level_0	年份	半年	0
0	张三	2018年	上半年	522
1	张三	2018年	下半年	546
2	张三	2019年	上半年	965
3	张三	2019年	下半年	646
4	李四	2018年	上半年	1135
5	李四	2018年	下半年	663
6	李四	2019年	上半年	862
7	李四	2019年	下半年	728
8	许流子	2018年	上半年	704
9	许流子	2018年	下半年	976
10	许流子	2019年	上半年	1052
11	许流子	2019年	下半年	611
12	郭鬼子	2018年	上半年	890
13	郭鬼子	2018年	下半年	642
14	郭鬼子	2019年	上半年	941
15	郭鬼子	2019年	下半年	1030

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\1.8.05 将行方向转为列方向2.xlsx" , index_col =[ 0,1 ])

print (df)

t=df.unstack( level =[ 0 ]).reset_index()

print (t)