Python Pandas 面板


A panel 是数据的 3D 容器。期限 面板数据 源自计量经济学,对pandas这个名字负有部分责任: 泛(el)-da(ta) -s.

3 个轴的名称旨在为描述涉及面板数据的操作提供一些语义含义。他们是:

  • items :axis 0,每一项对应一个里面包含的DataFrame。

  • 主轴 :axis 1,是每个DataFrame的索引(行)。

  • 小轴 :axis 2,是每个DataFrame的列。

Pandas .Panel()


可以使用以下构造函数创建 Panel:

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

构造函数的参数如下:

范围 描述
data 数据采用各种形式,如 ndarray、series、map、lists、dict、constants 以及另一个 DataFrame
items axis=0
主轴 axis=1
小轴 axis=2
dtype 每列的数据类型
copy 复制数据。默认, false

创建面板


可以使用多种方式创建面板,例如:

  • 从 ndarrays
  • 来自 DataFrames 的字典

来自 3D ndarray

# creating an empty panel
import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(2,4,5)
p = pd.Panel(data)
print p

Its output 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

注意 : 观察空面板和上面面板的尺寸,所有的对象都不一样。

来自 DataFrame 对象的字典

#creating an empty 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

Its output 如下:

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

创建一个空面板

可以使用 Panel 构造函数创建一个空面板,如下所示:

#creating an empty panel
import pandas as pd
p = pd.Panel()
print p

Its output 如下:

<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

从面板中选择数据


使用以下方法从面板中选择数据:

  • Items
  • 主轴
  • 小轴

使用物品

# creating an empty 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['Item1']

Its output 如下:

            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

我们有两个项目,我们检索了 item1。结果是一个 4 行 3 列的 DataFrame,它们是 主轴 and 小轴 方面。

使用major_axis

可以使用该方法访问数据 panel.major_axis(索引) .

# creating an empty 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)

Its output 如下:

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

使用小轴

可以使用该方法访问数据 panel.minor_axis(索引)。

# creating an empty 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)

Its output 如下:

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

注意 : 观察尺寸变化。