Pythonパンダ-パネル

A panelデータの3Dコンテナです。用語Panel data 計量経済学から派生し、パンダの名前に部分的に責任があります- pan(el)-da(ta)-s。

3つの軸の名前は、パネルデータを含む操作を説明するための意味的な意味を与えることを目的としています。彼らは-

items −軸0、各項目は内部に含まれるDataFrameに対応します。
major_axis −軸1は、各DataFrameのインデックス（行）です。
minor_axis −軸2は、各DataFrameの列です。

pandas.Panel（）

パネルは、次のコンストラクターを使用して作成できます-

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

コンストラクターのパラメーターは次のとおりです-

パラメータ	説明
データ	データは、ndarray、series、map、lists、dict、constants、および別のDataFrameなどのさまざまな形式を取ります
アイテム	axis = 0
major_axis	axis = 1
minor_axis	axis = 2
dtype	各列のデータ型
コピー	データをコピーします。デフォルト、false

パネルの作成

パネルは、次のような複数の方法を使用して作成できます。

ndarraysから
DataFramesのdictから

3Dndarrayから

# 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

その output 次のとおりです-

<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

Note −空のパネルと上のパネルの寸法を観察します。すべてのオブジェクトが異なります。

DataFrameオブジェクトのdictから

#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

その output 次のとおりです-

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

空のパネルを作成する

空のパネルは、次のようにPanelコンストラクターを使用して作成できます。

#creating an empty panel
import pandas as pd
p = pd.Panel()
print p

その output 次のとおりです-

<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

パネルからのデータの選択

−を使用してパネルからデータを選択します

Items
Major_axis
Minor_axis

アイテムの使用

# 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']

その output 次のとおりです-

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

2つのアイテムがあり、item1を取得しました。結果は、4行3列のDataFrameです。Major_axis そして Minor_axis 寸法。

major_axisの使用

この方法を使用してデータにアクセスできます panel.major_axis(index)。

# 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)

その output 次のとおりです-

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

minor_axisの使用

この方法を使用してデータにアクセスできます panel.minor_axis(index).

# 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)

その output 次のとおりです-

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

Note −寸法の変化を観察します。