标签：blocks cte tac sha ora .com code out pivot
有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算
层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了一致性方式。
stack ： 将数据的列旋转为行
unstack： 将数据的行旋转为列
看例子：
data = DataFrame(np.arange(6).reshape((2, 3)), index=pd.Index([‘Ohio‘, ‘Colorado‘], name=‘state‘), columns=pd.Index(["one", "two", "three"], name="number"))
如果不是所有的级别值都能在各分组中找到的话， 则unstack操作可能会引入缺失数据：
stack（）默认会滤除缺失数据， 因此该运算是可逆的：
DataFrame 的unstack操作
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原文地址：http://www.cnblogs.com/renfanzi/p/6511229.html
