[Pandas] 스태킹과 언스테이킹

스태킹과 언스태킹¶

피벗함수와 유사한 .stack()과 .unstack()이 있습니다. 스태킹은 칼럼 레이블과 그 값을 로우 인덱스와 값으로 회전시킵니다. 언스테이킹은 로우 인덱스와 그 값이 칼럼 레이블과 값으로 회전 되도록 변경합니다.

In [5]:

import pandas as pd
sensor_readings = pd.DataFrame({

    "axis" : ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'y','y','y','y','y'], 
    "error" : [0,1,0,0,0,1,1,0,1,0]},
    index = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9})
sensor_readings

Out[5]:

	axis	error
0	x	0
1	x	1
2	x	0
3	x	0
4	x	0
5	y	1
6	y	1
7	y	0
8	y	1
9	y	0

데이터프레임이 여러 개의 컬럼을 갖고 있다면 모든 컬럼은 인덱스 레벨로 이동합니다. 아래와 같이 stack() 적용 후 데이터프레임을 보면 axis와 error 컬럼이 인덱스로 이동하면서 계층형 인젝스로 변경된 것을 알 수 있습니다.

In [6]:

stacked = sensor_readings.stack()
stacked

Out[6]:

0  axis     x
   error    0
1  axis     x
   error    1
2  axis     x
   error    0
3  axis     x
   error    0
4  axis     x
   error    0
5  axis     y
   error    1
6  axis     y
   error    1
7  axis     y
   error    0
8  axis     y
   error    1
9  axis     y
   error    0
dtype: object

변경된 index 정보를 확인해보면 MultiIndex 객체 형식이고 인덱스가 튜플로 구분되어진 것을 확인할 수 있습니다. 튜플의 첫번째 요소부터 인덱스 상위 계층으로 구성됩니다.

그리고 sensor_readings 데이터프레임을 stacked()을 수행하고 난 type은 series임을 주의해야합니다. staked의 type 이 series로 표시됩니다.

In [22]:

print(type(stacked.index))
print(type(stacked))

<class 'pandas.core.indexes.multi.MultiIndex'>
<class 'pandas.core.series.Series'>

staked()를 사용해서 series로 변경된 계층형 인덱스를 참조하기 위해서는 튜플형식으로 인덱스를 사용합니다. (4, 'axis')는 4번 index의 axis 컬럼값을 출력합니다. (4, 'error') 계층형 인덱스는 4번 index의 'error' 컬럼값을 출력합니다.

In [15]:

stacked[(4, 'axis')]

Out[15]:

'x'

In [23]:

stacked[(4, 'error')]

Out[23]:

0

계층형 인덱스를 언스태킹 unstake()를 사용합니다. unstak()를 수행하면 계층형 인덱스 정보가 컬럼으로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

In [26]:

stacked.unstack()

Out[26]:

	axis	error
0	x	0
1	x	1
2	x	0
3	x	0
4	x	0
5	y	1
6	y	1
7	y	0
8	y	1
9	y	0