stack, unstack e MultiIndex
Remodelando tabelas hierárquicas.
stack, unstack e MultiIndex é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
Reestruturando com o índice
Além de melt e pivot, o pandas pode reestruturar dados usando o próprio índice. As ferramentas são stack e unstack em rótulos hierárquicos. 🏗️
O que é um MultiIndex
Um MultiIndex reúne dois ou mais níveis de rótulos em um único eixo, de modo que uma linha possa conter simultaneamente uma região e um ano.
stack move as colunas para baixo
stack move o nível mais interno das colunas para o índice de linhas, deixando a tabela mais alta e mais estreita em uma única operação.
df.stack()unstack move as linhas para cima
unstack faz o inverso: eleva um nível do índice de volta para as colunas, deixando a tabela novamente mais larga e mais baixa.
df.unstack()Eles desfazem o trabalho um do outro
Aplicar stack e depois unstack retorna ao formato original. Pense neles como um alternador entre rótulos de linhas e rótulos de colunas.
Escolhendo um nível para mover
Passe o nome ou o número de um nível para escolher qual será deslocado. Esse controle de nível permite reestruturar exatamente o eixo desejado.
df.unstack(level='year')Selecionando em um MultiIndex
Use loc com uma tupla para explorar rótulos aninhados e obter diretamente uma combinação de região e ano no índice empilhado.
df.loc[('West', 2021)]Seção transversal com xs
O método xs recorta um nível de forma limpa, como todas as linhas do ano de 2021, sem precisar desmontar manualmente o índice inteiro.
df.xs(2021, level='year')Achate quando terminar
Para voltar a colunas comuns, chame reset_index. Ele transforma cada nível do índice novamente em uma coluna comum e exportável.
df.reset_index()Stack remove NaN por padrão
Por padrão, stack remove silenciosamente as combinações ausentes. Defina dropna como False quando precisar manter todas as lacunas visíveis.
df.stack(dropna=False)Onde isso se encaixa
groupby com várias chaves retorna um MultiIndex, então unstack é o passo final natural para distribuir esses grupos em uma grade.
Verificação rápida
Última verificação: aplicando stack e unstack.
Recapitulação: você pode reestruturar qualquer coisa
Agora você domina pivot_table, melt, stack e unstack. Com o formato sob controle, sua análise permanece limpa e flexível. 🎉
Aprenda Python com um tutor de IA — grátis
Escreva e execute código real no seu navegador, obtenha ajuda instantânea de um tutor de IA 24/7 e continue de onde parou na web ou no app.
- Cursos
- 30
- Aulas
- 120
Perguntas Frequentes
A aula “stack, unstack e MultiIndex” é grátis?
Sim — o texto completo de “stack, unstack e MultiIndex” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “stack, unstack e MultiIndex”?
Remodelando tabelas hierárquicas. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “stack, unstack e MultiIndex”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Largo ou longo e dados organizados
- pivot_table para tabelas cruzadas
- melt para transformar em formato longo
- stack, unstack e MultiIndex