从二维结构化的NumPy数组构建Pandas面板

Question

从二维结构化的NumPy数组构建Pandas面板

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我有一个由结构体组成的二维NumPy数组：

arr = np.zeros((3,5), [('x',int), ('y',float)])

即:

array([[(0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0)],
       [(0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0)],
       [(0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0), (0, 0.0)]], 
      dtype=[('x', '<i8'), ('y', '<f8')])

我想从中创建一个Pandas Panel。我尝试了显而易见的方法：

pd.Panel(arr)

数值错误：所需维度数为3，但给定的ndarray的维度数为2

然后我发现了这堆丑陋的代码：

pd.Panel(dict(enumerate(pd.DataFrame(a) for a in arr)))

它会产生：

<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 3 (items) x 5 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: 0 to 2
Major_axis axis: 0 to 4
Minor_axis axis: x to y

这种方式“能用”，但效率低下，且不美观。

那么如何构建这样的面板呢？

编辑：我在此提交了一个问题：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/14511

- John Zwinck

你最终想要的形状是什么？类似于 pd.Panel(arr.reshape((1, arr.shape[0], arr.shape[1]))) 还是 pd.Panel(arr.reshape((arr.shape[0], arr.shape[1], 1)))？ - EdChum

@EdChum：我在问题中写的丑陋堆栈最终形状是可以的。你写的代码确实产生了面板，但它们充满了NaN而不是来自arr的数据！我将更新问题以显示丑陋堆栈的结果。 - John Zwinck

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Nickil Maveli · Accepted Answer

您需要提供一个三维数组，对应面板对象的项目、主轴和次轴。

# minor axis corresponds to the dtype names of the array initialized with zeros
dtyp = np.array(arr.dtype.names)
# dimensions to be included 
dim = arr.shape[0], arr.shape[1], dtyp.shape[0]
# Flatten the array and reshape it according to the aforementioned dimensions
panel = pd.Panel(pd.DataFrame(arr.ravel()).values.reshape(dim), minor_axis=dtyp)

给出：

<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 3 (items) x 5 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: 0 to 2
Major_axis axis: 0 to 4
Minor_axis axis: x to y

要将它转换为 DF，只需使用 to_frame 方法，如下所示：

panel.to_frame()

时间：