Pandas | 04 Panel 面板

面板(Panel)是3D容器的數據。面板數據一詞來源於計量經濟學，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數據的操做的一些語義。它們是 -

• items - axis 0，每一個項目對應於內部包含的數據幀(DataFrame)。
• major_axis - axis 1，它是每一個數據幀(DataFrame)的索引(行)。
• minor_axis - axis 2，它是每一個數據幀(DataFrame)的列。

1. pandas.Panel()

能夠使用如下構造函數建立面板 -

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

參數	描述
data	數據採起各類形式，如：ndarray，series，map，lists，dict，constant和另外一個數據幀(DataFrame)
items	axis=0
major_axis	axis=1
minor_axis	axis=2
dtype	每列的數據類型
copy	複製數據，默認 - false

2. 建立面板

能夠使用多種方式建立面板 -

• 從ndarrays建立
• 從DataFrames的dict建立

2.1 從3D ndarray建立

# creating an empty panel
import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(2,4,5)
p = pd.Panel(data)
print p

輸出結果：

<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

注意 - 觀察空面板和上面板的尺寸大小，全部對象都不一樣。

2.2 從DataFrame對象的dict建立面板

#creating an empty 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

輸出結果：

<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

 

2.3 建立一個空面板

能夠使用Panel的構造函數建立一個空面板，以下所示：

#creating an empty panel
import pandas as pd

p = pd.Panel()
print p

輸出結果：

<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

 

3. 從面板中選擇數據

要從面板中選擇數據，能夠使用如下方式 -

• Items
• Major_axis
• Minor_axis

使用Items

# creating an empty 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']

輸出結果 -

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

 

上面示例有兩個數據項，這裏只檢索item1。結果是具備4行和3列的數據幀(DataFrame)，它們是Major_axis和Minor_axis維。

使用major_axis

能夠使用panel.major_axis(index)方法訪問數據。參考如下示例代碼 -

# creating an empty 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)

輸出結果：

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

 

使用minor_axis

能夠使用panel.minor_axis(index)方法訪問數據。參考如下示例代碼 -

# creating an empty 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)

輸出結果：

Item1 Item2 0 -0.128637 -1.047032 1 0.896681 -0.557322 2 0.571668 0.431953 3 -0.144234 1.302466

注意 - 觀察尺寸大不的變化。