stack, unstack और MultiIndex
पदानुक्रमित तालिकाओं का आकार बदलना
stack, unstack और MultiIndex, CoddyKit पर Data Science Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 4वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह Data Science Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Data Science Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
अनुक्रमिका के साथ रूप बदलना
melt और pivot के अलावा pandas स्वयं अनुक्रमिका का उपयोग करके भी रूप बदल सकता है। इसके लिए श्रेणीबद्ध लेबलों पर stack और unstack उपयोग किए जाते हैं। 🏗️
MultiIndex क्या होता है
एक MultiIndex एक ही अक्ष पर दो या अधिक लेबल स्तरों को एक साथ रखता है, इसलिए एक पंक्ति में क्षेत्र और वर्ष दोनों हो सकते हैं।
stack कॉलमों को नीचे ले जाता है
stack सबसे अंदर के कॉलम स्तर को पंक्ति अनुक्रमिका में ले जाता है, जिससे तालिका एक ही चरण में अधिक लंबी और संकरी हो जाती है।
df.stack()unstack पंक्तियों को ऊपर लाता है
unstack इसका उलटा है: यह अनुक्रमिका के किसी स्तर को वापस कॉलमों में ले आता है, जिससे तालिका फिर अधिक चौड़ी और छोटी हो जाती है।
df.unstack()ये एक-दूसरे के बदलावों को उलटते हैं
पहले stack और फिर unstack करने पर मूल रूप वापस मिल जाता है। इन्हें पंक्ति लेबल और कॉलम लेबल के बीच एक जोड़ी बदलाव की तरह समझें।
स्थानांतरित करने के लिए कोई स्तर चुनें
यह चुनने के लिए कि कौन-सा स्तर स्थानांतरित होगा, उसका नाम या संख्या दें। यह स्तर नियंत्रण आपको ठीक उसी अक्ष का रूप बदलने देता है जिसका आपका आशय है।
df.unstack(level='year')MultiIndex से चयन करना
नेस्ट किए गए लेबलों के भीतर जाने और स्टैक की गई अनुक्रमिका से सीधे कोई क्षेत्र-वर्ष संयोजन लेने के लिए टपल के साथ loc का उपयोग करें।
df.loc[('West', 2021)]xs के साथ क्रॉस-सेक्शन
xs विधि किसी एक स्तर को साफ़-सुथरे ढंग से अलग करती है, जैसे वर्ष 2021 की हर पंक्ति, बिना पूरी अनुक्रमिका को हाथ से खोलने के।
df.xs(2021, level='year')काम पूरा होने पर सपाट करें
साधारण कॉलमों पर लौटने के लिए reset_index कॉल करें। यह अनुक्रमिका के हर स्तर को वापस एक सामान्य, निर्यात योग्य कॉलम में बदल देता है।
df.reset_index()stack डिफ़ॉल्ट रूप से NaN हटा देता है
डिफ़ॉल्ट रूप से stack अनुपस्थित संयोजनों को चुपचाप हटा देता है। हर रिक्त स्थान को दिखाई देने देने के लिए dropna को False पर सेट करें।
df.stack(dropna=False)यह कहाँ उपयोगी है
कई कुंजियों के साथ groupby एक MultiIndex लौटाता है, इसलिए उन समूहों को ग्रिड में फैलाने के लिए unstack स्वाभाविक अंतिम चरण है।
त्वरित जाँच
अंतिम जाँच: stacking और unstacking।
पुनरावलोकन: अब आप कुछ भी पुनर्रचित कर सकते हैं
अब आप pivot_table, melt, stack और unstack का उपयोग कर सकते हैं। लेआउट पर नियंत्रण होने से आपका विश्लेषण साफ़ और लचीला बना रहता है। 🎉
एआई शिक्षक के साथ Python सीखें — निःशुल्क
अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।
- पाठ्यक्रम
- 30
- पाठ
- 120
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या “stack, unstack और MultiIndex” पाठ निःशुल्क है?
हाँ—“stack, unstack और MultiIndex” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और Data Science Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। Data Science Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
“stack, unstack और MultiIndex” में मैं क्या सीखूँगा?
पदानुक्रमित तालिकाओं का आकार बदलना आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ Data Science Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।
क्या Data Science Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?
पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर Data Science Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 4वाँ पाठ है।
“stack, unstack और MultiIndex” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?
CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।
क्या मैं इस Data Science Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?
हाँ। हर Data Science Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।
इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ
- चौड़ा बनाम लंबा और सुव्यवस्थित डेटा
- क्रॉस-टैब के लिए pivot_table
- लंबे रूप में जाने के लिए melt
- stack, unstack और MultiIndex