pandas.Panel弃用警告实际上建议什么？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我有一个使用pandas Panels生成MultiIndex pandas

DataFrames的程序包。但是，每当我使用pandas.Panel时，都会收到以下DeprecationError：

弃用警告：不建议使用面板，并且在以后的版本中将其删除。推荐的表示此类3维数据类型的方法是通过Panel.to_frame（）方法在DataFrame上使用MultiIndex。或者，您可以使用xarray包http://xarray.pydata.org/en/stable/。熊猫提供了一种.to_xarray()方法来帮助自动进行此转换。

但是，我不明白这里的第一个建议实际上是为创建MultiIndex

DataFrames建议的。如果要删除Panel，我将如何使用Panel.to_frame？

需要澄清的是：我不是在问什么是弃用，也不是如何将面板转换为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，而Panels将被弃用，那么最好的选择是使这些DataFrames没有使用面板API？

例如，如果我正在执行以下操作，则将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()

尽管这是此问题中推荐的方法，但是对于DataFrame构造，这显然不再是可行的面向未来的选项。

回答：

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，它将变为：

             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

因此，它将长轴和短轴作为行MultiIndex，将项目作为列。形状变为原来的（5，3，2）（6，5）。由您决定在哪里使用MultiIndex，但是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)]
)

产生相同的DataFrame（如果要命名索引，请使用names参数pd.MultiIndex.from_product）：

         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pnl['item1 1']，您可以使用，而不是，df['item 1']（可选df['item

1'].unstack()）；而不是pnl.xs(2015)使用df.xs(2015)和替代pnl.xs('US',

axis='minor')，您可以使用df.xs('US', level=1)。

如您所见，这只是将您最初的3D numpy数组重塑为2D的问题。您可以在MultiIndex的帮助下添加其他（人工）维度。

以上是 pandas.Panel弃用警告实际上建议什么？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/431340.html

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