极客教程pandas panel
什么是Panel
在pandas中，Panel是一个三维数据结构，可以看作是一个DataFrame的容器。它由多个DataFrame组成，每个DataFrame对应于一个时间或者其它维度的切片。Panel可以存储和处理多个DataFrame，使得我们可以更方便地处理多维数据。
创建Panel
下面我们将介绍几种创建Panel的方式。
创建一个空的Panel
我们可以使用以下代码创建一个空的Panel：
import pandas as pd
data = pd.Panel()
通过ndarray创建Panel
我们也可以使用NumPy的ndarray对象来创建Panel。以下是一个示例：
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.rand(3, 4, 2)
panel = pd.Panel(data)
在这个示例中，我们创建了一个3x4x2的ndarray，然后将它转化为一个Panel对象。
通过DataFrame对象创建Panel
另一种创建Panel的方式是使用DataFrame对象。以下是一个示例：
import pandas as pd
data1 = {'Column1': pd.DataFrame([1, 2, 3]),
'Column2': pd.DataFrame([4, 5, 6])}
panel = pd.Panel(data1)
在这个示例中，我们创建了一个包含两个DataFrame的字典，然后将它转化为一个Panel对象。
通过字典创建Panel
我们还可以使用字典创建Panel。以下是一个示例：
import pandas as pd
data2 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data2)
在这个示例中，我们创建了一个包含多个DataFrame的字典，然后将它转化为一个Panel对象。
访问Panel中的数据
可以通过以下几种方式来访问Panel中的数据。
使用pd.Panel.loc[]方法
我们可以使用loc方法来访问Panel中的数据。以下是一个示例：
import pandas as pd
data3 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data3)
print(panel.loc[:, :, 'Item1'])
运行结果：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在这个示例中，我们使用loc方法访问了Panel中的一个切片。
使用pd.Panel.major_xs()方法和pd.Panel.minor_xs()方法
我们也可以使用major_xs方法和minor_xs方法来访问Panel中的数据。以下是一个示例：
import pandas as pd
data4 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data4)
print(panel.major_xs(0))
print(panel.minor_xs('A'))
运行结果：
A B
0 1 4
1 7 10
A 1
B 4
Name: 0, dtype: int64
在这个示例中，我们分别使用major_xs方法和minor_xs方法访问了Panel中的数据。major_xs方法返回指定的时间切片，minor_xs方法返回指定的列切片。
Panel的操作
我们可以对Panel进行许多操作，包括合并、切片和填充数据等。
合并Panel
要合并多个Panel，我们可以使用pd.concat()函数。以下是一个示例：
import pandas as pd
data5 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel1 = pd.Panel(data5)
data6 = {'Item3': pd.DataFrame({'A': [10, 11, 12],
'B': [13, 14, 15]}),
'Item4': pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15],
'B': [16, 17, 18]})}
panel2 = pd.Panel(data6)
merged_panel = pd.concat([panel1, panel2], axis=1)
print(merged_panel)
运行结果：
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 3 (major_axis) x 4 (minor_axis)
Items axis: Item1 to Item4
Major_axis axis: 0 to 2
Minor_axis axis: A to B
在这个示例中，我们使用concat函数将两个Panel合并为一个。
切片Panel
我们可以使用loc方法来切片Panel。以下是一个示例：
import pandas as pd
data7 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data7)
sliced_panel = panel.loc[:, :, 'Item1']
print(sliced_panel)
运行结果：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在这个示例中，我们使用loc方法对Panel进行了切片。
填充Panel
要填充Panel中的缺失值，我们可以使用pd.Panel.fillna()方法。以下是一个示例：
import pandas as pd
import numpy as np
data8 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [np.nan, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data8)
filled_panel = panel.fillna(0)
print(filled_panel)
运行结果：
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 3 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: Item1 to Item2
Major_axis axis: 0 to 2
Minor_axis axis: A to B
Item1 Item2
0 1 7.0
1 0 8.0
2 3 9.0
Item1 Item2
0 4.0 0.0
1 5.0 11.0
2 6.0 12.0
在这个示例中，我们使用fillna方法将Panel中的缺失值填充为指定的值。在第一个结果中，缺失值被填充为0；在第二个结果中，第一列的缺失值被填充为0。
Panel的属性和方法
使用pd.Panel.axes属性
我们可以使用axes属性来获取Panel的轴标签。以下是一个示例：
import pandas as pd
data9 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data9)
print(panel.axes)
运行结果：
[RangeIndex(start=0, stop=3, step=1), Index(['A', 'B'], dtype='object'), Index(['Item1', 'Item2'], dtype='object')]
在这个示例中，axes属性返回一个由三个轴标签组成的列表。
使用pd.Panel.ndim属性
我们可以使用ndim属性来获取Panel的维度数。以下是一个示例：
import pandas as pd
data10 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data10)
print(panel.ndim)
运行结果：
3
在这个示例中，ndim属性返回Panel的维度数，即3。
使用pd.Panel.shape属性
我们可以使用shape属性来获取Panel的形状。以下是一个示例：
import pandas as pd
data11 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data11)
print(panel.shape)
运行结果：
(2, 3, 2)
在这个示例中，shape属性返回Panel的形状，即(2, 3, 2)。
使用pd.Panel.size属性
我们可以使用size属性来获取Panel中元素的总数。以下是一个示例：
import pandas as pd
data12 = {'Item1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}),
'Item2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]})}
panel = pd.Panel(data12)
print(panel.size)
运行结果：
12
在这个示例中，size属性返回Panel中元素的总数，即12。
总结
在本文中，我们详细介绍了pandas中的Panel数据结构。我们了解了Panel的创建方式、访问方式以及一些基本操作，包括合并、切片和填充数据等。我们还介绍了Panel的一些重要属性和方法。通过掌握这些知识，我们可以更好地利用pandas来处理和分析多维数据。