Pandas Panel

　 　Pandas Panel 기본 작업

Panel 데이터3D 컨테이너. 용어 Panel data 경량 경제학에서 유래한 이름으로, pandas − pan(el)-da(ta)-s.

3각 축의 이름은 다음과 같이 설명됩니다- 패널은 다음과 같은 생성자를 사용할 수 있습니다

항목 − 축0, 각 항목은 그 안에 포함된 DataFrame에 대응합니다.

대주축 − 축1각 DataFrame의 인덱스(행)입니다.

소주축 − 축2각 DataFrame의 열입니다.

− 축

pandas.Panel()- 패널은 다음과 같은 생성자를 사용할 수 있습니다

　−

생성자의 파라미터는 다음과 같습니다: pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)

Panel 생성

패널은 다양한 방법으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어:

ndarrays에서 생성 DataFrame의 딕셔너리에서 생성

ndarrays에서 생성

　#　비어 있는 panel 생성
　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　data = np.random.rand(2,4,5)
　p　=　pd.Panel(data)
　print(p)

실행 결과는 다음과 같습니다:

　<class 'pandas.core.panel.Panel'>
　차원:　2　(항목) x　4　(대주축) x　5　(소주축)
　항목 축: 0부터　1
　대주축 축: 0부터　3
　소주축 축: 0부터　4

DataFrame의 딕셔너리에서 생성

　　#　비어 있는 panel 생성
　
　　import pandas
　　　as pd　　
　
　　import numpy
　　　as np　　
　Items로 쿼리
　　'아이템1': pd.
　　DataFrame(np.
　　random.randn(4,　3))　
　　
　　　　
　　'아이템2': pd.
　　DataFrame(np.
　　random.randn(4,　2))}　　
　p = pd.
　　Panel(data)　　
　print(p)

실행 결과:

　차원:　2　(항목) x　4　(대주축) x　3　(소주축)
　항목 축: 항목1　까지 항목2
　대주축 축: 0부터　3
　소주축 축: 0부터　2

빈 Panel 생성

Panel 생성 함수를 사용하여 빈 패널을 생성할 수 있습니다. 예를 들어:

　#　비어 있는 panel 생성
　import　pandas　as　pd
　p = pd.Panel()
　print(p)

실행 결과:

　<class 'pandas.core.panel.Panel'>
　차원: 0 (항목) x 0 (대주축) x 0 (소주축)
　Items axis: None
　Items axis: None
　Major_axis axis: None

Minor_axis axis: None

Panel에서 데이터 쿼리

아이템을 panel에서 데이터를 쿼리할 수 있는 다음 세 항목을 사용할 수 있습니다: Items Major_axis

Minor_axis

　#　비어 있는 panel 생성
　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　Items로 쿼리

실행 결과:

　0　　　　　　　　　1　　　　　　　　2
　0 0.488224　-0.128637　0.930817
　1　0.417497　0.896681　0.576657
　2　-2.775266　0.571668　0.29data　=　{82
　3　-0.4data　=　{538　-0.144234　1.110535

001، 출력 결과는 두 아이템에서 아이템을 쿼리한 결과로,4행3행의 DataFrame, 각각은 Major_axis와 Minor_axis입니다.

major_axis로 쿼리

panel.major_axis(index) 메서드를 사용하여 데이터에 접근할 수 있습니다.

　#　비어 있는 panel 생성
　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　data　=　{'아이템1'　:　pd.DataFrame(np.random.randn(4,　3))　
　　　　'아이템2'　:　pd.DataFrame(np.random.randn(4,　2))}
　p　=　pd.Panel(data)
　print(p.major_xs(1))

실행 결과:

　　　　아이템1　아이템2
　0 0.417497　0.748412
　1　0.896681　-0.557322
　2　0.576657　NaN

minor_axis로 쿼리

panel.minor_axis(index) 메서드를 사용하여 데이터에 접근할 수 있습니다.

　#　비어 있는 panel 생성
　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　data　=　{'아이템1'　:　pd.DataFrame(np.random.randn(4,　3))　
　　　　'아이템2'　:　pd.DataFrame(np.random.randn(4,　2))}
　p　=　pd.Panel(data)
　print(p.minor_xs(1))

실행 결과:

　　　　아이템1　아이템2
　0　-0.128637　-1.047032
　1　0.896681　-0.557322
　2　0.571668　0.431953
　3　-0.144234　1.302466