Python Pandas - Panneau

UNE panelest un conteneur 3D de données. Le termePanel data est dérivé de l'économétrie et est en partie responsable du nom de pandas - pan(el)-da(ta)-s.

Les noms des 3 axes visent à donner une signification sémantique à la description des opérations impliquant des données de panel. Ils sont -

  • items - axe 0, chaque élément correspond à un DataFrame contenu à l'intérieur.

  • major_axis - axe 1, c'est l'index (lignes) de chacun des DataFrames.

  • minor_axis - axe 2, ce sont les colonnes de chacun des DataFrames.

pandas.Panel ()

Un Panel peut être créé en utilisant le constructeur suivant -

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

Les paramètres du constructeur sont les suivants -

Paramètre La description
Les données Les données prennent diverses formes telles que ndarray, séries, cartes, listes, dict, constantes et également un autre DataFrame
articles axe = 0
major_axis axe = 1
mineur_axis axe = 2
dtype Type de données de chaque colonne
copie Copiez les données. Défaut,false

Créer un panneau

Un panneau peut être créé de plusieurs façons comme -

  • Chez ndarrays
  • À partir de dict de DataFrames

À partir de 3D ndarray

# 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

Ses output est comme suit -

<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 - Observez les dimensions du panneau vide et du panneau ci-dessus, tous les objets sont différents.

À partir de dict d'objets DataFrame

#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

Ses output est comme suit -

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

Créer un panneau vide

Un panneau vide peut être créé à l'aide du constructeur Panel comme suit -

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

Ses output est comme suit -

<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

Sélection des données à partir du panneau

Sélectionnez les données du panneau en utilisant -

  • Items
  • Major_axis
  • Minor_axis

Utilisation des éléments

# 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']

Ses output est comme suit -

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

Nous avons deux articles et nous avons récupéré item1. Le résultat est un DataFrame avec 4 lignes et 3 colonnes, qui sont lesMajor_axis et Minor_axis dimensions.

Utilisation de major_axis

Les données sont accessibles en utilisant la méthode 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)

Ses output est comme suit -

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

Utilisation de minor_axis

Les données sont accessibles en utilisant la méthode 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)

Ses output est comme suit -

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

Note - Observez les changements de dimensions.