Python – Pandasのstack()メソッドで単一レベルの列をスタックする方法

Pandasで単一レベルの列（カラム）を持つDataFrameをスタックするには、dataframe.stack()メソッドを使用します。stack()は、列ラベルを行インデックスの最下層に回転させることで、MultiIndexを持つSeriesを生成する便利な関数です。

まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd

単一レベルの列を持つDataFrameの作成

次に、単一レベルの列を持つDataFrameを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],
                          index=['w', 'x', 'y', 'z'],
                          columns=['a', 'b'])

このDataFrameは、行インデックスとして「w」「x」「y」「z」、列ラベルとして「a」「b」を持ちます。

stack()メソッドでスタックする

stack()メソッドを呼び出すだけで、DataFrameをスタックできます。

dataFrame.stack()

完全なコード例

以下が実行可能な完全なコードです。

import pandas as pd

# DataFrameの作成
dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],
                          index=['w', 'x', 'y', 'z'],
                          columns=['a', 'b'])

# DataFrameの表示
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# stack()でスタック
print("\nStacking...\n", dataFrame.stack())

出力結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
     a   b
w  10  15
x  20  25
y  30  35
z  40  45

Stacking...
w  a    10
   b    15
x  a    20
   b    25
y  a    30
   b    35
z  a    40
   b    45
dtype: int64

解説

出力結果を見ると、元のDataFrameでは横方向に並んでいた列「a」と「b」の値が、スタック後には行インデックスの下位レベルとして縦方向に配置されていることがわかります。このように、stack()を使うとワイド形式のデータをロング形式へ変換でき、階層的なインデックス操作やデータの整形に役立ちます。逆に、スタックされたデータを元の形式に戻したい場合はunstack()メソッドを使用します。