a['b','two']
a['d','two']
#上面两个索引是可以的 ， 下面的是会报错KeyError
a['d','one']
unstack函数会把行索引转成列索引，即把行索引换成二级的列索引，即所有行压缩到一行 。注：实际上，Python似乎不分行向量或列向量，如果对一个Series对象进行转置，则还是其本身 。根据shape函数的返回可知，这是一个8行1列的数据结构 。
stack函数会把二级的行索引转成列索引，恢复其二维结构 。
我们看到 ， 用过stack函数后可以用unstack函数来恢复其原貌 。反过来如何呢python函数中列向量？
会报错：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'stack'
我们发现，stack和unstack两个函数的组合 ， 如下所示 ， 只有前两个是可以的没有问题的 。这是因为一个二维数据经过stack或unstack后，变成python函数中列向量了一个Series结构，而Series有unstack没有stack 。
my_df.stack().unstack()
my_df.unstack().unstack()
#my_df.stack().stack()
#my_df.unstack().stack()
a=my_df.stack()
print(type(a))
print(dir(a))
如下图所示，用过了unstack后，怎么恢复原状呢？转置一下即可 。
python函数中列向量的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python中求向量的加法、python函数中列向量的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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