Pandas · 函数

堆叠

将列堆叠为行（stack）。

调用签名(表, **选项)

堆ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
# 完整案例：按字段调用 堆叠
设 结果 = Pandas.堆叠(
    表=表,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    **{"字段": "值"},  # 可选；额外关键字参数，用字典形式展开传入
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

2 个参数

参数类型 / 传入方式说明

表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传或对象为 None 会报 TypeError/AttributeError;先调用对应的创建函数拿到表再传入

选项可选 · 默认不传则为空

未声明可变关键字参数，用 **字典展开

额外关键字参数，用字典形式展开传入。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
# 完整案例：按字段调用 堆叠
设 结果 = Pandas.堆叠(
    表=表,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    **{"字段": "值"},  # 可选；额外关键字参数，用字典形式展开传入
)
打印(结果)

# 进阶组合:堆叠 配合 Pandas 业务流使用
设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
设 结果 = Pandas.堆叠(
    表=表,  # 必填
    **{"字段": "值"},  # 选项
)
Pandas.导出CSV(结果, "outputs/结果.csv")
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 1 个必填参数

## 参数 1: 表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = Pandas.堆叠()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = Pandas.堆叠(表=表)
打印(结果)