Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

8.3

 変形とピボット操作

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8.3.1

 階層型インデックスによる変形

階層型インデックスを用いると、データフレームに含まれるデータの形状を一貫した方法で変更でき

ます。基本となるアクションは次の

2

つです。

stack

データ内の各列を行へとピボット（「回転」）させる。

unstack

各行を列へと回転させる。

いくつかの例を用いてこれらの操作を説明していきましょう。行と列のインデックスとして文字列の

配列を持った、小さなデータフレームを考えてみましょう。

In [119]: data = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2, 3)),

.....: index=pd.Index(['Ohio', 'Colorado'], name='state'),

.....: columns=p

d.Index(['one', 'two', 'three'],

.....: name='number'))

In [120]: data

Out[120]:

number one two three

state

Ohio 0 1 2

Colorado 3 4 5

このデータに対して

stack

メソッドを使うと、列が行にピボットされ、次のようなシリーズが生成さ

れます。

In [121]: result = data.stack()

In [122]: result

Out[122]:

state number

Ohio one 0

two 1

three 2

Colorado on

e 3

two ...