Pandas Panel三维数据结构

 
Panel 结构也称“面板结构”,它源自于 Panel Data 一词,翻译为“面板数据”。如果您使用的是 Pandas 0.25 以前的版本,那么您需要掌握本节内容,否则,作为了解内容即可。

自 Pandas 0.25 版本后, Panel 结构已经被废弃。

Panel 是一个用来承载数据的三维数据结构,它有三个轴,分别是 items(0 轴),major_axis(1 轴),而 minor_axis(2 轴)。这三个轴为描述、操作 Panel 提供了支持,其作用介绍如下:
  • items:axis =0,Panel 中的每个 items 都对应一个 DataFrame。
  • major_axis:axis=1,用来描述每个 DataFrame 的行索引。
  • minor_axis:axis=2,用来描述每个 DataFrame 的列索引。

pandas.Panel()

您可以使用下列构造函数创建一个 Panel,如下所示:

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

参数说明如下:

参数名称 描述说明
data 输入数据,可以是 ndarray,Series,列表,字典,或者 DataFrame。
items axis=0
major_axis axis=1
minor_axis axis=2
dtype 每一列的数据类型。
copy 默认为 False,表示是否复制数据。

创建Panel 对象

下面介绍创建 Panel 对象的两种方式:一种是使用 nadarry 数组创建,另一种使用 DataFrame 对象创建。首先,我们学习如何创建一个空的 Panel 对象。

1) 创建一个空Panel

使用 Panel 的构造函数创建,如下所示:
import pandas as pd
p = pd.Panel()
print(p)
输出结果:
<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

2) ndarray三维数组创建

import pandas as pd
import numpy as np
#返回均匀分布的随机样本值位于[0,1)之间
data = np.random.rand(2,4,5)
p = pd.Panel(data)
print (p)
输出结果:
<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
请注意与上述示例的空 Panel 进行对比。

3) DataFrame创建

下面使用 DataFrame 创建一个 Panel,示例如下:
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)
输出结果:
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

Panel中选取数据

如果想要从 Panel 对象中选取数据,可以使用 Panel 的三个轴来实现,也就是itemsmajor_axisminor_axis。下面介绍其中一种,大家体验一下即可。

1) 使用 items选取数据

示例如下:
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'])
输出结果:
            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
上述示例中 data,包含了两个数据项,我们选择了 item1,输出结果是 4 行 3 列的 DataFrame,其行、列索引分别对应 major_axis 和 minor_axis。

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