Pandas Panel基本操作
Panel數(shù)據(jù)3D容器. 術(shù)語 Panel data 源自計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，名稱來之于pandas ? pan(el)-da(ta)-s.
3個(gè)軸的名稱描述如下- ?
items ? 軸0，每個(gè)items都對(duì)應(yīng)一個(gè)包含在其中的DataFrame。
major_axis ? 軸1，它是每個(gè)DataFrame的索引（行）。
minor_axis ? 軸2，它是每個(gè)DataFrame的列。
面板可以使用以下構(gòu)造函數(shù)創(chuàng)建- ?
pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)
構(gòu)造函數(shù)的參數(shù)如下：
| 參數(shù) | 描述 |
| data | 數(shù)據(jù)采用各種形式，例如ndarray，series，map，list，dict，常量以及DataFrame |
| items | axis=0 |
| major_axis | axis=1 |
| minor_axis | axis=2 |
| dtype | 每列的數(shù)據(jù)類型 |
| copy | 復(fù)制數(shù)據(jù)。默認(rèn) false |
面板可以使用多種方式創(chuàng)建，例如：
從 ndarrays 創(chuàng)建 從 DataFrame的字典創(chuàng)建
# 創(chuàng)建一個(gè)空panel import pandas as pd import numpy as np data = np.random.rand(2,4,5) p = pd.Panel(data) print(p)
運(yùn)行結(jié)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
# 創(chuàng)建一個(gè)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)運(yùn)行結(jié)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
可以使用Panel構(gòu)造函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)空面板，如下所示：
# 創(chuàng)建一個(gè)空panel import pandas as pd p = pd.Panel() print(p)
運(yùn)行結(jié)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
可以用以下三項(xiàng)從panel中查詢數(shù)據(jù)：
Items Major_axis Minor_axis
# 創(chuàng)建一個(gè)空panel
import pandas as pd
import numpy as np
data = {運(yùn)行結(jié)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
從兩個(gè)item中查詢item1，輸出的結(jié)果是一個(gè)具有4行3列的DataFrame，分別是Major_axis和Minor_axis。
可以使用panel.major_axis(index)方法訪問數(shù)據(jù).
# 創(chuàng)建一個(gè)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))運(yùn)行結(jié)果：
Item1 Item2 0 0.417497 0.748412 1 0.896681 -0.557322 2 0.576657 NaN
可以使用panel.minor_axis(index)方法訪問數(shù)據(jù)。
# 創(chuàng)建一個(gè)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))運(yùn)行結(jié)果：
Item1 Item2 0 -0.128637 -1.047032 1 0.896681 -0.557322 2 0.571668 0.431953 3 -0.144234 1.302466