Python Pandas - Painel

UMA panelé um contêiner 3D de dados. O termoPanel data é derivado da econometria e é parcialmente responsável pelo nome pandas - pan(el)-da(ta)-s.

Os nomes dos 3 eixos têm como objetivo dar algum significado semântico à descrição de operações que envolvem dados de painel. Eles são -

items - eixo 0, cada item corresponde a um DataFrame contido dentro.
major_axis - eixo 1, é o índice (linhas) de cada um dos DataFrames.
minor_axis - eixo 2, são as colunas de cada um dos DataFrames.

pandas.Panel ()

Um painel pode ser criado usando o seguinte construtor -

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

Os parâmetros do construtor são os seguintes -

Parâmetro	Descrição
dados	Os dados assumem várias formas, como ndarray, série, mapa, listas, dict, constantes e também outro DataFrame
Itens	eixo = 0
eixo principal	eixo = 1
eixo menor	eixo = 2
dtipo	Tipo de dados de cada coluna
cópia de	Copie os dados. Padrão,false

Criar Painel

Um painel pode ser criado de várias maneiras, como -

De ndarrays
Do dicionário de DataFrames

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

Está output é o seguinte -

<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 - Observe as dimensões do painel vazio e do painel acima, todos os objetos são diferentes.

De dict de DataFrame Objects

#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

Está output é o seguinte -

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

Crie um painel vazio

Um painel vazio pode ser criado usando o construtor de painel da seguinte maneira -

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

Está output é o seguinte -

<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

Selecionando os dados do painel

Selecione os dados do painel usando -

Items
Major_axis
Minor_axis

Usando itens

# 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']

Está output é o seguinte -

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

Temos dois itens e recuperamos o item1. O resultado é um DataFrame com 4 linhas e 3 colunas, que são oMajor_axis e Minor_axis dimensões.

Usando major_axis

Os dados podem ser acessados usando o método 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)

Está output é o seguinte -

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

Usando o eixo menor

Os dados podem ser acessados usando o método 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)

Está output é o seguinte -

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

Note - Observe as mudanças nas dimensões.

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