Lo más difícil de Pandas pivot_table, stack y unstack claramente explicados

Explicación clara de Pandas pivot_table, stack y unstack

Domina estos problemas difíciles como nunca antes

Introducción

Aunque la mayoría de las expresiones de Pandas se leen como en inglés, a veces te encuentras con problemas realmente difíciles de entender. Sí, tienen nombres intuitivos como cut o pivot, pero parecen imposibles de comprender.

Así que decidí escribir una serie de artículos dedicados a lo que considero las funciones más difíciles de Pandas. Este artículo explicará claramente tres de ellas: pivot_table, stack y unstack.

¡Vamos allá!

Configuración

Pandas pivot_table(), con comparación a groupby()

Debe haber una, y preferiblemente solo una, forma obvia de hacerlo.

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Lo anterior es una cita del Zen de Python. Python quiere tener solo una solución obvia para un solo problema. Pero, pandas evita deliberadamente esto. A menudo en pandas, hay varias formas de hacer una operación.

pivot_table() es un ejemplo. Es una alternativa completa y a veces mejor que la función groupby(). La diferencia está en la forma del resultado. groupby() devuelve un objeto Series, mientras que pivot_table() proporciona un dataframe fácil de trabajar.

Trabajemos en un problema y brindemos soluciones utilizando ambas funciones. Cargaré el conjunto de datos tips de seaborn:

tips = sns.load_dataset('tips')tips.head()

Queremos encontrar la suma de todas las cuentas para cada género:

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