[Pandas] 데이터 프레임 재구조화 (stack, unstack)

pandas의 stack() 함수와 unstack() 함수로 데이터 프레임을 재구조화할 수 있습니다.

 

간단하게 설명하자면,

stack은 컬럼을 인덱스로 가져오는 것이며,

unstack은 (지정한 level)의 인덱스를 컬럼으로 보내는 역할을 합니다.

 

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_1':[1,2,3],'col_2':[4,5,6]}, index=['a','b','c'])
df

 

Stack

stack은 컬럼을 인덱스로 보내는 역할을 합니다. 아래를 보시면 인덱스에 해당하는 각 컬럼을 차례대로 쌓는 다고 생각하시면 됩니다.

stack = df.stack()
stack

df 데이터프레임의 인덱스 level 0인 a,b,c에 해당하는 컬럼을 차례대로 쌓아 올린다.

 

stack.index

stack 함수를 실행시키면 멀티 인덱스로 바뀌게 됩니다. 

'a' 인덱스를 호출하면 2개의 'col_1', 'col_2'의 해당하는 값들이 추출되며

['a', 'col_1'] 인덱스를 호출하면 이에 해당하는 1 값이 추출됩니다.

 

print(stack['a'])
print('-------')
print(stack['a','col_1'])

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Unstack

unstack 함수는 말 그댈도 stack 함수와 반대의 역할을 하며, 인덱스 값을 컬럼으로 올려줍니다.

 

stack.unstack()

unstack은 인덱스 level별로 컬럼을 올려줍니다.

unstack()과 같이 level값을 지정해주지 않으면 제일 level이 높은 인덱스부터 하나씩 올립니다.

 

stack.unstack(level=0)

unstack할 인덱스가 level = 0이어서 'a', 'b', 'c' 인덱스들을 컬럼으로 올라가게 됩니다.

 

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응용

g = df_last.groupby(["연도","지역명"])["평당분양가격"].mean()
g

'연도'와 '지역명'을 기준으로 그룹을 나누며 value 값은 '평당분양가격'으로 평균값을 나타내고 있습니다.

 

g.unstack()

컬럼명이 '지역명'인 인덱스가 컬럼으로 올라는 것을 볼 수 있습니다.

 

g.unstack().transpose()

transpose()를 통해 인덱스와 컬럼을 바꿀 수 있습니다. ( transpose() 는 .T와 바꿔 사용 가능하다. )