stack, unstack 함수의 이해 및 활용하기

학습목표

stack, unstack 함수 이해하기

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '지역': ['서울', '서울', '서울', '경기', '경기', '부산', '서울', '서울', '부산', '경기', '경기', '경기'],
    '요일': ['월요일', '화요일', '수요일', '월요일', '화요일', '월요일', '목요일', '금요일', '화요일', '수요일', '목요일', '금요일'],
    '강수량': [100, 80, 1000, 200, 200, 100, 50, 100, 200, 100, 50, 100],
    '강수확률': [80, 70, 90, 10, 20, 30, 50, 90, 20, 80, 50, 10]
                  })

df

	지역	요일	강수량	강수확률
0	서울	월요일	100	80
1	서울	화요일	80	70
2	서울	수요일	1000	90
3	경기	월요일	200	10
4	경기	화요일	200	20
5	부산	월요일	100	30
6	서울	목요일	50	50
7	서울	금요일	100	90
8	부산	화요일	200	20
9	경기	수요일	100	80
10	경기	목요일	50	50
11	경기	금요일	100	10

stack & unstack

stack : 컬럼 레벨에서 인덱스 레벨로 dataframe 변경
즉, 데이터를 쌓아올리는 개념으로 이해하면 쉬움
unstack : 인덱스 레벨에서 컬럼 레벨로 dataframe 변경
stack의 반대 operation
둘은 역의 관계에 있음

new_df = df.set_index(['지역', '요일'])
new_df

		강수량	강수확률
지역	요일
서울	월요일	100	80
	화요일	80	70
	수요일	1000	90
경기	월요일	200	10
경기	화요일	200	20
부산	월요일	100	30
서울	목요일	50	50
서울	금요일	100	90
부산	화요일	200	20
경기	수요일	100	80
	목요일	50	50
	금요일	100	10

new_df.index

MultiIndex([('서울', '월요일'),
            ('서울', '화요일'),
            ('서울', '수요일'),
            ('경기', '월요일'),
            ('경기', '화요일'),
            ('부산', '월요일'),
            ('서울', '목요일'),
            ('서울', '금요일'),
            ('부산', '화요일'),
            ('경기', '수요일'),
            ('경기', '목요일'),
            ('경기', '금요일')],
           names=['지역', '요일'])

# 첫번째 레벨의 인덱스를 컬럼으로 이동
new_df.unstack(0) 

	강수량			강수확률
지역	경기	부산	서울	경기	부산	서울
요일
금요일	100.0	NaN	100.0	10.0	NaN	90.0
목요일	50.0	NaN	50.0	50.0	NaN	50.0
수요일	100.0	NaN	1000.0	80.0	NaN	90.0
월요일	200.0	100.0	100.0	10.0	30.0	80.0
화요일	200.0	200.0	80.0	20.0	20.0	70.0

# 두번째 레벨의 인덱스를 컬럼으로 이동
new_df.unstack(1)

	강수량					강수확률
요일	금요일	목요일	수요일	월요일	화요일	금요일	목요일	수요일	월요일	화요일
지역
경기	100.0	50.0	100.0	200.0	200.0	10.0	50.0	80.0	10.0	20.0
부산	NaN	NaN	NaN	100.0	200.0	NaN	NaN	NaN	30.0	20.0
서울	100.0	50.0	1000.0	100.0	80.0	90.0	50.0	90.0	80.0	70.0

from IPython.display import Image
Image("stack.png")

output_8_0

# 첫번째 레벨의 컬럼을 인덱스로 이동
new_df.unstack(0).stack(0)

	지역	경기	부산	서울
요일
금요일	강수량	100.0	NaN	100.0
금요일	강수확률	10.0	NaN	90.0
목요일	강수량	50.0	NaN	50.0
목요일	강수확률	50.0	NaN	50.0
수요일	강수량	100.0	NaN	1000.0
수요일	강수확률	80.0	NaN	90.0
월요일	강수량	200.0	100.0	100.0
월요일	강수확률	10.0	30.0	80.0
화요일	강수량	200.0	200.0	80.0
화요일	강수확률	20.0	20.0	70.0

new_df.unstack(0).stack(1)

		강수량	강수확률
요일	지역
금요일	경기	100.0	10.0
금요일	서울	100.0	90.0
목요일	경기	50.0	50.0
목요일	서울	50.0	50.0
수요일	경기	100.0	80.0
수요일	서울	1000.0	90.0
월요일	경기	200.0	10.0
	부산	100.0	30.0
	서울	100.0	80.0
화요일	경기	200.0	20.0
	부산	200.0	20.0
	서울	80.0	70.0

new_df.stack

<bound method DataFrame.stack of          강수량  강수확률
지역 요일             
서울 월요일   100    80
   화요일    80    70
   수요일  1000    90
경기 월요일   200    10
   화요일   200    20
부산 월요일   100    30
서울 목요일    50    50
   금요일   100    90
부산 화요일   200    20
경기 수요일   100    80
   목요일    50    50
   금요일   100    10>

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