减少unstack() 的使用可以提高 可读性 和 效率

减少 unstack() 的使用可以提高 可读性 和 效率，主要原因如下：

1. 提高可读性

• unstack() 主要用于将 MultiIndex 的 DataFrame 转换为宽表，这通常会增加数据的复杂性，使代码更难理解。
• apply() 已经处理完 groupby 操作后，一般 reset_index() 可能就足够了，避免了额外的索引变换操作。
• 直接使用 .reset_index() 而不是 unstack() 可以让 DataFrame 结构更直观，便于后续计算。

2. 提高效率

• unstack() 需要重新排列 MultiIndex，并将部分数据填充为 NaN（如果有缺失值），这一过程涉及额外的计算和存储。
• unstack() 可能导致 稀疏数据结构，引入额外的 NaN 值，而后续计算（如 min()、max()）可能需要额外处理这些 NaN，影响性能。
• 直接 reset_index() 保持数据的原始结构，减少索引操作，从而加快计算速度。

对比示例

使用 unstack()

df_concat = df.groupby(["modelCode", "channelCode"]).apply(price_).unstack()

• 这里 unstack() 可能导致 MultiIndex 变成列索引，带来额外的 NaN 填充和索引转换成本。

优化后的写法

df_concat = df.groupby(["modelCode", "channelCode"]).apply(price_).reset_index()

• 这里 reset_index() 直接展平索引，保留了数据的紧凑结构，不引入额外的 NaN，提高了计算效率。

总结

✅ 更直观：避免 MultiIndex 复杂性，代码更易读。
✅ 更高效：减少索引变换和 NaN 处理，提高性能。
✅ 更稳定：避免 unstack() 可能导致的 NaN 处理问题，使后续计算更加稳定。