Pandas基礎入門（4）Panel

2021-10-02 03:13:08 字數 2795 閱讀 3775

面板(panel)是3d容器的資料。面板資料一詞**於計量經濟學，部分源於名稱：pandas - pan(el)-da(ta)-s。

3軸(axis)這個名稱旨在給出描述涉及面板資料的操作的一些語義。它們是 -

items - axis 0，每個專案對應於內部包含的資料幀(dataframe)。

major_axis - axis 1，它是每個資料幀(dataframe)的索引(行)。

minor_axis - axis 2，它是每個資料幀(dataframe)的列。

可以使用以下建構函式建立面板 -

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

python建構函式的引數如下 ：

引數描述

data

資料採取各種形式，如：ndarray，series，map，lists，dict，constant和另乙個資料幀(dataframe)

items

axis=0

major_axis

axis=1

minor_axis

axis=2

dtype

每列的資料型別

copy

複製資料，預設 - false

可以使用多種方式建立面板 ：

從ndarrays建立

從dataframes的dict建立

1.從3d ndarray建立

>>>import pandas as pd


>>>import numpy as np


>>>data = np.random.rand(2,4,5)


>>>p = pd.panel(data)


>>>p


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
2.從dataframe物件的dict建立面板

>>>import pandas as pd


>>>import numpy as np


>>>data = 


>>>p = pd.panel(data)


>>>p


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
3.建立乙個空面板

>>>import pandas as pd


>>>p = pd.panel()


>>>p


dimensions: 0 (items) x 0 (major_axis) x 0 (minor_axis)


items axis: none


major_axis axis: none


minor_axis axis: none
要從面板中選擇資料，可以使用以下方式 :

items

major_axis

minor_axis

1.使用items

>>>import pandas as pd


>>>import numpy as np


>>>data = 


>>>p = pd.panel(data)


>>>p['item1']


0 1 2


0 1.680050 -0.131174 2.062063


1 -1.876838 0.410399 0.575084


2 0.997676 0.630704 -1.150107


3 -1.571193 -2.038553 -1.372589
2.使用major_axis(可以使用panel.major_axis(index)方法訪問資料)。

>>>import pandas as pd


>>>import numpy as np


>>>data = 


>>>p = pd.panel(data)


>>>p.major_xs(1)


item1 item2


0 -1.341500 -1.452453


1 0.592554 1.058616


2 -0.456414 nan
3.使用minor_axis(可以使用panel.minor_axis(index)方法訪問資料)。

>>>import pandas as pd


>>>import numpy as np


>>>data = 


>>>p = pd.panel(data)


>>>p.minor_xs(1)


item1 item2


0 0.314772 0.316735


1 -1.129884 -0.294042


2 -0.066124 -0.910311


3 0.470638 -0.427183

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