Pandas -使用多个索引取消堆栈/透视

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用多个索引来取消堆栈（unstack）或透视（pivot）数据。

取消堆栈是指将具有多层次索引的数据重新排列为单层次索引的操作。可以使用unstack()方法来实现取消堆栈操作。该方法将多层次索引的数据转换为一个新的DataFrame，其中每个索引级别都成为新的列。

透视是指根据指定的行和列索引，将数据重新排列为新的形式。可以使用pivot()方法来实现透视操作。该方法将数据按照指定的行和列索引进行重新排列，并将对应的值填充到新的DataFrame中。

Pandas中使用多个索引取消堆栈/透视的应用场景包括：

1. 数据透视表：将原始数据按照不同的维度进行汇总和展示，方便进行数据分析和报表生成。
2. 多层次索引数据处理：对于具有多层次索引的数据，可以使用取消堆栈/透视操作来方便地进行数据筛选、分组和计算等操作。
3. 数据展示和可视化：通过取消堆栈/透视操作，可以将数据重新排列为适合展示和可视化的形式，方便进行数据探索和展示。

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