在前面的我們用過pivot_table()透視功能，這個功能很強大，在excel也有類似功能。

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，并進行各種的匯總計算。

那么“逆透視”就是將索引，特別是將列名轉(zhuǎn)換為普通的列，方便后期計算，這個在excel里面叫做二維表轉(zhuǎn)換為一維表。

比我們在處理數(shù)據(jù)時，得到的是類似于下面的這個表格：

源數(shù)據(jù)

這種匯總表作為結(jié)論的確是一目了然，但是如果還要進行進一步的加工處理就很麻煩了。

有個stack（）函數(shù)能將列名轉(zhuǎn)換為普通列的內(nèi)容，來試試：

df.stack()

似乎有點類似，但是并不正確，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（），怎么樣呢？

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，不方便，還是要轉(zhuǎn)換為普通列：

重置索引

基本完成，只要設置好列名就行了。

可是如果前面在加上一列呢？

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”兩列都設置為索引：

將“產(chǎn)品大類”和“產(chǎn)品名稱”兩列都設置為索引

這樣就可以了，不過需要注意的是中括號不能忘了，否則就會變成這樣的了：

注意中括號