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

重塑层次化索引

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 = http://www.mamicode.com/DataFrame(np.arange(6).reshape((2, 3)), index=pd.Index([‘Ohio‘, ‘Colorado‘], name=‘state‘), columns=pd.Index(["one", "two", "three"], name="number"))

View Code

注意

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

重塑和轴向旋转