stack, unstack und MultiIndex
Hierarchische Tabellen umformen
stack, unstack und MultiIndex ist eine kostenlose Data Science Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Data Science Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Umformen mit dem Index
Neben melt und pivot kann pandas Daten auch mithilfe des Index selbst umformen. Dafür gibt es stack und unstack für hierarchische Bezeichnungen. 🏗️
Was ist ein MultiIndex?
Ein MultiIndex fasst zwei oder mehr Bezeichnungsebenen auf einer Achse zusammen, sodass eine einzelne Zeile gleichzeitig eine Region und ein Jahr enthalten kann.
stack verschiebt Spalten nach unten
stack verschiebt die innerste Spaltenebene in den Zeilenindex und macht die Tabelle in einem Schritt länger und schmaler.
df.stack()unstack verschiebt Zeilen nach oben
unstack ist das Gegenstück: Die Methode hebt eine Indexebene zurück in die Spalten und macht die Tabelle wieder breiter und kürzer.
df.unstack()Sie machen die Umformung rückgängig
Wenn Sie stack und anschließend unstack verwenden, erhalten Sie die ursprüngliche Form zurück. Betrachten Sie beide als zusammengehörigen Umschalter zwischen Zeilen- und Spaltenbezeichnungen.
Wählen Sie eine zu verschiebende Ebene
Übergeben Sie den Namen oder die Nummer einer Ebene, um auszuwählen, welche verschoben wird. Mit dieser level-Steuerung können Sie genau die gewünschte Achse umformen.
df.unstack(level='year')Aus einem MultiIndex auswählen
Verwenden Sie loc mit einem Tupel, um in verschachtelten Bezeichnungen zu navigieren und direkt eine Kombination aus Region und Jahr aus dem gestapelten Index abzurufen.
df.loc[('West', 2021)]Querschnitt mit xs
Die Methode xs schneidet eine Ebene gezielt aus, etwa alle Zeilen für das Jahr 2021, ohne den gesamten Index von Hand auseinanderzunehmen.
df.xs(2021, level='year')Wenn Sie fertig sind, reduzieren Sie die Struktur
Um zu einfachen Spalten zurückzukehren, rufen Sie reset_index auf. Dadurch wird jede Indexebene wieder zu einer gewöhnlichen, exportierbaren Spalte.
df.reset_index()stack entfernt NaN standardmäßig
Standardmäßig entfernt stack stillschweigend fehlende Kombinationen. Setzen Sie dropna auf False, wenn jede Lücke sichtbar bleiben soll.
df.stack(dropna=False)Wo dies zum Einsatz kommt
groupby mit mehreren Schlüsseln gibt einen MultiIndex zurück. Daher ist unstack der natürliche letzte Schritt, um diese Gruppen in einem Raster zu verteilen.
Schnelltest
Letzter Test: Stacking und Unstacking.
Zusammenfassung: Sie können alles umformen
Sie beherrschen jetzt pivot_table, melt, stack und unstack. Wenn das Layout unter Kontrolle ist, bleibt Ihre Analyse übersichtlich und flexibel. 🎉
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „stack, unstack und MultiIndex“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „stack, unstack und MultiIndex“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Data Science Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „stack, unstack und MultiIndex“?
Hierarchische Tabellen umformen Du übst Data Science Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Data Science Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Data Science Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „stack, unstack und MultiIndex“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Data Science Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Data Science Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Wide und Long sowie aufgeräumte Daten
- pivot_table für Kreuztabellen
- Mit melt ins Long-Format wechseln
- stack, unstack und MultiIndex