Pivoting “long” to “wide” Format 将“长格式”旋转为“宽格式” 书中开头缺失的 ldata 变量之实现代码

书中开头内容如下：

英文版：

A common way to store multiple time series in databases and CSV is in so-called long

or stacked format:

In [116]: ldata[:10]

Out[116]:

date item value

0 1959-03-31 00:00:00 realgdp 2710.349

1 1959-03-31 00:00:00 infl 0.000

2 1959-03-31 00:00:00 unemp 5.800

3 1959-06-30 00:00:00 realgdp 2778.801

4 1959-06-30 00:00:00 infl 2.340

5 1959-06-30 00:00:00 unemp 5.100

6 1959-09-30 00:00:00 realgdp 2775.488

7 1959-09-30 00:00:00 infl 2.740

8 1959-09-30 00:00:00 unemp 5.300

9 1959-12-31 00:00:00 realgdp 2785.204

中文版：

时间序列数据通常是已所谓的“长格式”或“堆叠格式”存储在数据库和CSV中

ldata=pd.read_excel('data/data.xlsx')

print ldata

pivoted=ldata.pivot('date','item','value')

print pivoted

结果为：......

.........................

//。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。分隔符。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。、、//

以上文字是我在阅读《利用Python进行数据分析》一书中在中文版第202页（英文版第192页）中发现该 ldata 在前文中完全没有提及是如何实现的，译者也提出了这个问题，对于如何实现该变量，只给了一个小提示，没有代码，我上网谷歌也没有发现源代码，后来在原书附带源码中找到了该实现代码，现在贴出来如下所示：

data = pd.read_csv('ch07/macrodata.csv')

periods = pd.PeriodIndex(year=data.year, quarter=data.quarter, name='date')

data = DataFrame(data.to_records(),

                 columns=pd.Index(['realgdp', 'infl', 'unemp'], name='item'),

                 index=periods.to_timestamp('D', 'end'))

ldata = data.stack().reset_index().rename(columns={0: 'value'})

wdata = ldata.pivot('date', 'item', 'value')