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Pandas 教程

Panel de Pandas

　 　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
itemsaxis=0
major_axisaxis=1
minor_axisaxis=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

　# Crear un panel vacío
　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 轴: 0 to　1
　Major_axis 轴: 0 to　3
　Minor_axis 轴: 0 to　4

从 DataFrame的字典创建

　　# Crear un panel vacío
　
　　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)

Resultados de ejecución:

　Dimensions:　2　(items) x　4　(major_axis) x　3　(minor_axis)
　Items 轴: Item1　to Item2
　Major_axis 轴: 0 to　3
　Minor_axis 轴: 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：

　# Crear un panel vacío
　import pandas as pd
　p = pd.Panel()
　print(p)

Resultados de ejecución:

　<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

Consultar datos del Panel

Se pueden utilizar los siguientes tres elementos para consultar datos del panel:

Items Major_axis Minor_axis

Consulta con Items

　# Crear un panel vacío
　import pandas as pd
　import numpy as np
　data = {

Resultados de ejecución:

　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

Consultar item de dos items1，el resultado es un objeto con4Fila3Las columnas DataFrame, respectivamente Major_axis y Minor_axis.

Consulta con major_axis

Se puede acceder a los datos utilizando el método panel.major_axis(index) de Pandas.

　# Crear un panel vacío
　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))

Resultados de ejecución:

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

Consulta con minor_axis

Se puede acceder a los datos utilizando el método panel.minor_axis(index) de Pandas.

　# Crear un panel vacío
　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))

Resultados de ejecución:

　　　　Item1　Item2
　0　-0.128637　-1.047032
　1　0.896681　-0.557322
　2　0.571668　0.431953
　3　-0.144234　1.302466
Operaciones SQL de PandasDataFrame de Pandas