- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我有一个使用 pandas 面板生成 MultiIndex pandas DataFrame 的包。但是,每当我使用 pandas.Panel 时,都会收到以下 DeprecationError:
DeprecationWarning: Panel is deprecated and will be removed in a future version. The recommended way to represent these types of 3-dimensional data are with a MultiIndex on a DataFrame, via the Panel.to_frame() method. Alternatively, you can use the xarray package http://xarray.pydata.org/en/stable/. Pandas provides a
.to_xarray()
method to help automate this conversion.
但是,我不明白这里的第一个建议实际上是为了创建 MultiIndex DataFrames 而建议的。如果要删除 Panel,我将如何使用 Panel.to_frame?
澄清一下:我不是在问什么是弃用,或者如何将我的面板转换为 DataFrames。我要问的是,如果我在库中使用 pandas.Panel 然后使用 pandas.Panel.to_frame 从 3D ndarrays 创建 MultiIndex DataFrames,并且 Panels 将被弃用,那么制作这些 DataFrames 的最佳选择是什么使用面板 API?
例如,如果我正在执行以下操作,将 X 作为形状为 (N,J,K) 的 ndarray:
p = pd.Panel(X, items=item_names, major_axis=names0, minor_axis=names1)
df = p.to_frame()
尽管这是 this question 中推荐的方法,但这显然不再是 DataFrame 构建的可行的面向 future 的选项。 .
最佳答案
考虑以下面板:
data = np.random.randint(1, 10, (5, 3, 2))
pnl = pd.Panel(
data,
items=['item {}'.format(i) for i in range(1, 6)],
major_axis=[2015, 2016, 2017],
minor_axis=['US', 'UK']
)
如果将其转换为 DataFrame,则变为:
item 1 item 2 item 3 item 4 item 5
major minor
2015 US 9 6 3 2 5
UK 8 3 7 7 9
2016 US 7 7 8 7 5
UK 9 1 9 9 1
2017 US 1 8 1 3 1
UK 6 8 8 1 6
所以它以长轴和短轴为行MultiIndex,以项目为列。形状变成了 (6, 5),原来是 (5, 3, 2)。在何处使用 MultiIndex 取决于您,但如果您想要完全相同的形状,则可以执行以下操作:
data = data.reshape(5, 6).T
df = pd.DataFrame(
data=data,
index=pd.MultiIndex.from_product([[2015, 2016, 2017], ['US', 'UK']]),
columns=['item {}'.format(i) for i in range(1, 6)]
)
这会产生相同的 DataFrame(如果您想命名索引,请使用 pd.MultiIndex.from_product
的 names
参数):
item 1 item 2 item 3 item 4 item 5
2015 US 9 6 3 2 5
UK 8 3 7 7 9
2016 US 7 7 8 7 5
UK 9 1 9 9 1
2017 US 1 8 1 3 1
UK 6 8 8 1 6
现在,您可以使用 df['item 1']
(可选 df['item 1'],而不是
);而不是 pnl['item1 1']
)。解压()pnl.xs(2015)
你使用 df.xs(2015)
而不是 pnl.xs('US', axis='minor')
,你使用 df.xs('US', level=1)
。
如您所见,这只是将初始 3D numpy 数组 reshape 为 2D 的问题。您可以在 MultiIndex 的帮助下添加其他(人工)维度。
关于python - pandas.Panel 弃用警告实际推荐的是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48482256/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!