Pandas Panel基本操作
Panel數(shù)據(jù)3D容器. 術語 Panel data 源自計量經濟學,名稱來之于pandas ? pan(el)-da(ta)-s.
3個軸的名稱描述如下- ?
items ? 軸0,每個items都對應一個包含在其中的DataFrame。
major_axis ? 軸1,它是每個DataFrame的索引(行)。
minor_axis ? 軸2,它是每個DataFrame的列。
面板可以使用以下構造函數(shù)創(chuàng)建- ?
pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)
構造函數(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 | 復制數(shù)據(jù)。默認 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)建一個空panel import pandas as pd import numpy as np data = np.random.rand(2,4,5) p = pd.Panel(data) print(p)
運行結果如下:
<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)
運行結果:
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構造函數(shù)創(chuàng)建一個空面板,如下所示:
# 創(chuàng)建一個空panel import pandas as pd p = pd.Panel() print(p)
運行結果:
<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
可以用以下三項從panel中查詢數(shù)據(jù):
Items Major_axis Minor_axis
# 創(chuàng)建一個空panel import pandas as pd import numpy as np data = {
運行結果:
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item中查詢item1,輸出的結果是一個具有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))
運行結果:
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))
運行結果:
Item1 Item2 0 -0.128637 -1.047032 1 0.896681 -0.557322 2 0.571668 0.431953 3 -0.144234 1.302466