Pandas 教程

Pandas Panel

   Pandas Panel基本操作

Panel数据3D容器. 术语 Panel data 源自计量经济学，名称来之于pandas ? pan(el)-da(ta)-s.

3个轴的名称描述如下- ?

items ? 轴0，每个items都对应一个包含在其中的DataFrame。

major_axis ? 轴1，它是每个DataFrame的索引（行）。

minor_axis ? 轴2，它是每个DataFrame的列。

pandas.Panel()

面板可以使用以下构造函数创建- ?

 pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)

构造函数的参数如下：

参数描述
data数据采用各种形式，例如ndarray，series，map，list，dict，常量以及DataFrame
itemsaxis=0
major_axisaxis=1
minor_axisaxis=2
dtype每列的数据类型
copy复制数据。默认 false

创建 Panel

面板可以使用多种方式创建，例如：

从 ndarrays 创建 从 DataFrame的字典创建

从ndarrays创建

 # 创建一个空panel
 import pandas as pd
 import numpy as np
 data = np.random.rand(2,4,5)
 p = pd.Panel(data)
 print(p)

运行结果如下：

 <class 'pandas.core.panel.Panel'>
 Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 5 (minor_axis)
 Items axis: 0 to 1
 Major_axis axis: 0 to 3
 Minor_axis axis: 0 to 4

从 DataFrame的字典创建

  # 创建一个空panel
 
  import pandas
   as pd  
 
  import numpy
   as np  
 data = {
  'Item1' : pd.
  DataFrame(np.
  random.randn(4, 3)), 
  
    
  'Item2' : pd.
  DataFrame(np.
  random.randn(4, 2))}  
 p = pd.
  Panel(data)  
 print(p)

运行结果：

 Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 3 (minor_axis)
 Items axis: Item1 to Item2
 Major_axis axis: 0 to 3
 Minor_axis axis: 0 to 2

创建一个空Panel

可以使用Panel构造函数创建一个空面板，如下所示：

 # 创建一个空panel
 import pandas as pd
 p = pd.Panel()
 print(p)

运行结果：

 <class 'pandas.core.panel.Panel'>
 Dimensions: 0 (items) x 0 (major_axis) x 0 (minor_axis)
 Items axis: None
 Major_axis axis: None
 Minor_axis axis: None

从Panel中查询数据

可以用以下三项从panel中查询数据：

Items Major_axis Minor_axis

用 Items查询

 # 创建一个空panel
 import pandas as pd
 import numpy as np
 data = {

运行结果：

 0         1        2
 0 0.488224 -0.128637 0.930817
 1 0.417497 0.896681 0.576657
 2 -2.775266 0.571668 0.290082
 3 -0.400538 -0.144234 1.110535

从两个item中查询item1，输出的结果是一个具有4行3列的DataFrame，分别是Major_axis和Minor_axis。

用major_axis查询

可以使用panel.major_axis(index)方法访问数据.

 # 创建一个空panel
 import pandas as pd
 import numpy as np
 data = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3)), 
    'Item2' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2))}
 p = pd.Panel(data)
 print(p.major_xs(1))

运行结果：

    Item1 Item2
 0 0.417497 0.748412
 1 0.896681 -0.557322
 2 0.576657 NaN

用 minor_axis查询

可以使用panel.minor_axis(index)方法访问数据。

 # 创建一个空panel
 import pandas as pd
 import numpy as np
 data = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3)), 
    'Item2' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2))}
 p = pd.Panel(data)
 print(p.minor_xs(1))

运行结果：

    Item1 Item2
 0 -0.128637 -1.047032
 1 0.896681 -0.557322
 2 0.571668 0.431953
 3 -0.144234 1.302466
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