stack, unstack et MultiIndex
Remodeler des tables hiérarchiques
stack, unstack et MultiIndex est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Reshaping With the Index
Beyond melt and pivot, pandas can reshape using the index itself. The tools are stack and unstack on hierarchical labels. 🏗️
What a MultiIndex Is
A MultiIndex stacks two or more label levels on one axis, so a single row can carry both a region and a year together.
stack Pushes Columns Down
stack moves the innermost column level into the row index, making the table taller and narrower in one move.
df.stack()unstack Pulls Rows Up
unstack is the reverse: it lifts an index level back into columns, making the table wider and shorter again.
df.unstack()They Undo Each Other
Stack then unstack returns the original shape. Think of them as a paired toggle between row labels and column labels.
Pick a Level to Move
Pass a level name or number to choose which one shifts. This level control lets you reshape exactly the axis you mean.
df.unstack(level='year')Selecting From a MultiIndex
Use loc with a tuple to drill into nested labels, grabbing one region-year combination directly from the stacked index.
df.loc[('West', 2021)]Cross-Section With xs
The xs method slices one level cleanly, like every row for year 2021, without unpacking the whole index by hand.
df.xs(2021, level='year')Flatten When You Are Done
To return to plain columns, call reset_index. It turns every index level back into an ordinary, exportable column.
df.reset_index()Stack Drops NaN by Default
By default stack quietly removes missing combinations. Set dropna to False when you need to keep every gap visible.
df.stack(dropna=False)Where This Fits
groupby with several keys returns a MultiIndex, so unstack is the natural finishing move to spread those groups into a grid.
Quick Check
Last check: stacking and unstacking.
Recap: You Can Reshape Anything
You now wield pivot_table, melt, stack, and unstack. With layout under control, your analysis stays clean and flexible. 🎉
Questions Fréquemment Posées
La leçon « stack, unstack et MultiIndex » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « stack, unstack et MultiIndex » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « stack, unstack et MultiIndex » ?
Remodeler des tables hiérarchiques Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « stack, unstack et MultiIndex » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Format large ou long, et données ordonnées
- pivot_table pour les tableaux croisés
- melt pour passer au format long
- stack, unstack et MultiIndex