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 |
| items |
axis=0 |
| major_axis |
axis=1 |
| minor_axis |
axis=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 = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3)),
'Item2' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2))}
p = pd.Panel(data)
print(p['Item1'])
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
