Panel được sử dụng không nhiều, nhưng vẫn quan trọng đối với dữ liệu 3 chiều. Các panel data được lấy từ kinh tế lượng và chịu trách nhiệm một phần về cái tên pandas: pan(el)-da(ta)-s. Tên của 3 trục này nhằm tạo ra một số ý nghĩa ngữ nghĩa để mô tả các hoạt động liên quan đến panel data, và đặc biệt là phân tích các bảng dữ liệu kinh tế lượng. Tên của 3 trục được dùng để đưa ra một số ý nghĩa ngữ nghĩa để mô tả các hoạt động liên quan đến panel data. chúng là –
Items – trục 0, mỗi item tương ứng với một dataframe chứa bên trong.
major_axis – trục 1, đó là chỉ mục (hàng) của mỗi dataframe.
minor_axis – trục 2, đó là các cột của mỗi dataframe.
Pandas cung cấp phương thức pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy) để có thể tạo được Panel từ nhiều kiểu dữ liệu khác nhau như tạo một dataframe.Trong đó:
‘data’ có thể nhận các kiểu dữ liệu sau: ndarray, series, map, lists, dict, hằng số và cả dataframe khác.
‘items’ là axis = 0.
‘major_axis’ là axis = 1.
‘minor_axis’ là axis = 2.
‘dtype’ là kiểu dữ liệu mỗi cột.
‘copy’ nhận giá trị True/False để khởi tạo dữ liệu có chia sẻ memory hay không.
1. Tạo một panel rỗng.
>>> import pandas as pd
>>> p = pd.Panel()
>>> print p
<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
>>>2. Từ mảng 3D ndarrays.
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = np.random.rand(2,3,4)
>>> p = pd.Panel(data)
>>> print p
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 3 (major_axis) x 4 (minor_axis)
Items axis: 0 to 1
Major_axis axis: 0 to 2
Minor_axis axis: 0 to 3
>>> p.to_frame()
0 1
major minor
0 0 0.562182 0.288014
1 0.729975 0.099355
2 0.730366 0.438827
3 0.175517 0.357904
1 0 0.992136 0.664511
1 0.179336 0.241909
2 0.572047 0.880752
3 0.667717 0.977959
2 0 0.406752 0.934063
1 0.623932 0.505132
2 0.900456 0.007313
3 0.219703 0.171776
>>>3. Khởi tạo dừ dict của các dataframe
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2)),'Item2' : pd.DataFrame(np.random.randn(3, 1))}
>>> p = pd.Panel(data)
>>> print p
<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: 0 to 1
>>> p.to_frame()
Item1 Item2
major minor
0 0 -0.575876 -0.049086
1 0 -0.230539 -1.313769
2 0 0.134019 1.081346
>>>Ở đây giá trị Major_axis = max[row of item1, row of item2] và Minor_axis = max[ column of item1, column of item2].
Tuy nhiên khi biểu diễn dưới dạng frame thì lấy giá trị min (Major_axis = min[row of item1, row of item2] và Minor_axis = min[ column of item1, column of item2].)
Chọn (Selecting) dữ liệu từ panel. Dưới đây là ba cách biến đổi panel về dataframe.
Có thể chọn (selecting) dữ liệu từ panel ứng với mỗi item.
>>> 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']
0 1 2
0 0.257905 1.714854 -0.097306
1 1.008341 -0.289634 0.110710
2 0.534798 0.901090 -0.203789
3 -1.536464 -0.498765 -0.489292
>>> print p['Item2']
0 1 2
0 -0.719140 0.726088 NaN
1 -1.118916 1.394300 NaN
2 0.426197 1.543967 NaN
3 -0.378640 0.434465 NaN
>>>Sử dụng major_axis để có được dữ liệu của panel ứng với trục axis = 1.
>>> 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)
Item1 Item2
0 -1.270247 1.510719
1 -0.220837 1.669597
2 -0.240013 NaN
>>>Sử dụng minor_axis để có được dữ liệu của panel ứng với trục axis = 2.
>>> 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)
Item1 Item2
0 -1.212101 0.256905
1 0.831389 -0.453344
2 0.246443 0.572504
3 1.612013 0.321815
>>>