在前面的我們用過pivot_table()透視功能沪伙，這個(gè)功能很強(qiáng)大，在excel也有類似功能县好。
透視最基本的功能就是將普通列的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為索引或者列名围橡，并進(jìn)行各種的匯總計(jì)算。
那么“逆透視”就是將索引聘惦，特別是將列名轉(zhuǎn)換為普通的列某饰，方便后期計(jì)算儒恋，這個(gè)在excel里面叫做二維表轉(zhuǎn)換為一維表善绎。
比我們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)時(shí)，得到的是類似于下面的這個(gè)表格：
源數(shù)據(jù)
這種匯總表作為結(jié)論的確是一目了然诫尽，但是如果還要進(jìn)行進(jìn)一步的加工處理就很麻煩了禀酱。
有個(gè)stack（）函數(shù)能將列名轉(zhuǎn)換為普通列的內(nèi)容，來試試：
df.stack()
似乎有點(diǎn)類似牧嫉，但是并不正確剂跟，主要是產(chǎn)品名稱沒有正確。如果先將產(chǎn)品名稱轉(zhuǎn)換為索引再用stack（）酣藻，怎么樣呢曹洽？
把產(chǎn)品名稱變?yōu)樗饕?/div>
這次更接近了。但是產(chǎn)品名稱是索引辽剧，不方便送淆，還是要轉(zhuǎn)換為普通列：
重置索引
基本完成，只要設(shè)置好列名就行了怕轿。
可是如果前面在加上一列呢偷崩？
源數(shù)據(jù)
那樣我們就可以考慮將“產(chǎn)品大類”和“產(chǎn)品名稱”兩列都設(shè)置為索引：
將“產(chǎn)品大類”和“產(chǎn)品名稱”兩列都設(shè)置為索引
這樣就可以了，不過需要注意的是中括號(hào)不能忘了撞羽，否則就會(huì)變成這樣的了：
注意中括號(hào)
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