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Panel

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2023-12-01
函数说明
构造器
Panel([data, items, major_axis, minor_axis, …])(已弃用) 表示宽格式 Panel 数据,存储为三维数组
属性和基础数据
轴线
项目:轴 0;每个项目对应于包含在其中的 DataFrame
长轴:轴 1;每个 DataFrame 的索引 (行)
短轴:轴 2;每个 DataFrame 的列
Panel.values返回 DataFrame 的 Numpy 表示形式。
Panel.axes返回内部 NDFrame 的索引标签
Panel.ndim返回一个表示轴 / 数组维数的 int。
Panel.size返回一个 int,表示此对象中的元素数。
Panel.shape返回轴维元组
Panel.dtypes返回 DataFrame 中的数据类型。
Panel.ftypes返回 DataFrame 中的 ftype (稀疏 / 密集和 dtype 的指示)。
Panel.get_dtype_counts()返回此对象中唯一 dtypes 的计数。
Panel.get_ftype_counts()(已弃用) 返回此对象中唯一 ftypes 的计数。
转变
Panel.astype(dtype[, copy, errors])将 Pandas 对象转换为指定的 dtype dtype。
Panel.copy([deep])复制此对象的索引和数据。
Panel.isna()检测缺失值。
Panel.notna()检测现有 (未丢失) 值。
获取和设置
Panel.get_value(args, *kwargs)(已弃用) 在 (项目、主要、次要) 位置快速检索单个值
Panel.set_value(args, *kwargs)(已弃用) 在 (项目、主要、次要) 位置快速设置单个值
索引、迭代、切片
Panel.at访问行 / 列标签对的单个值。
Panel.iat按整数位置访问行 / 列对的单个值。
Panel.loc通过标签或布尔数组访问一组行和列。
Panel.iloc用于按位置选择的纯整数位置索引。
Panel.iter()迭代信息轴
Panel.iteritems()在信息轴上迭代 (标签,值)
Panel.pop(item)返回项目并从框架中删除。
Panel.xs(key[, axis])沿选定轴返回 Panel 切片
Panel.major_xs(key)Panel 沿主轴返回片
Panel.minor_xs(key)沿短轴返回 Panel 切片
有关的更多信息。在。空运协会。锁定,和。iloc,请参阅索引文档。
二元算子函数
Panel.add(other[, axis])Series 和其他元素相加 (二进制运算符相加)。
Panel.sub(other[, axis])Series 减法和其他元素减法 (二进制运算符 sub)。
Panel.mul(other[, axis])级数与其他元素相乘 (二元运算符 mul)。
Panel.div(other[, axis])Series 和其他元素的浮动除法 (二元运算符 truediv)。
Panel.truediv(other[, axis])Series 和其他元素的浮动除法 (二元运算符 truediv)。
Panel.floordiv(other[, axis])按元素对 Series 和其他 Series 进行整数除法 (二进制运算符 flooddiv)。
Panel.mod(other[, axis])Series 模和其他元素方式 (二进制运算符 mod)。
Panel.pow(other[, axis])级数指数幂和其他元素幂 (二元算子幂)。
Panel.radd(other[, axis])级数和其他元素相加 (二元算子 radd)。
Panel.rsub(other[, axis])Series 减法和其他元素减法 (二元运算符 rsub)。
Panel.rmul(other[, axis])级数与其他元素相乘 (二元运算符 rmul)。
Panel.rdiv(other[, axis])Series 和其他元素的浮动划分 (二元运算符 rtruediv)。
Panel.rtruediv(other[, axis])Series 和其他元素的浮动划分 (二元运算符 rtruediv)。
Panel.rfloordiv(other[, axis])整数除法 Series 和其他,元素方式 (二元运算符 rfloordiv)。
Panel.rmod(other[, axis])Series 模和其他元素 (二元运算符 rmod)。
Panel.rpow(other[, axis])级数的指数幂和其他元素的指数幂 (二元算子 rpow)。
Panel.lt(other[, axis])比较法包装
Panel.gt(other[, axis])比较法包装
Panel.le(other[, axis])比较法用包装纸
Panel.ge(other[, axis])比较法通用电气包装
Panel.ne(other[, axis])比较法用包装纸
Panel.eq(other[, axis])比较法的包装
功能应用程序
Panel.apply(func[, axis])沿 Panel 的轴应用功能
Panel.groupby(function[, axis])给定轴上的组数据,返回 GroupBy 对象
计算 / 描述统计
Panel.abs()返回每个元素具有绝对值的 Series/DataFrame。
Panel.clip([lower, upper, axis, inplace])输入阈值处的修剪值。
Panel.clip_lower(threshold[, axis, inplace])返回值低于阈值的输入副本被截断。
Panel.clip_upper(threshold[, axis, inplace])返回截断值大于给定值的输入副本。
Panel.count([axis])返回请求轴上的观察次数。
Panel.cummax([axis, skipna])返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积最大值。
Panel.cummin([axis, skipna])返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积最小值。
Panel.cumprod([axis, skipna])通过 DataFrame 或 Series 轴返回累积产品。
Panel.cumsum([axis, skipna])返回 DataFrame 或 Series 轴上的累计总和。
Panel.max([axis, skipna, level, numeric_only])此方法返回对象中值的最大值。
Panel.mean([axis, skipna, level, numeric_only])返回请求轴值的平均值
Panel.median([axis, skipna, level, numeric_only])返回请求轴的值的中间值
Panel.min([axis, skipna, level, numeric_only])此方法返回对象中值的最小值。
Panel.pct_change([periods, fill_method, …])当前元素和先前元素之间的百分比变化。
Panel.prod([axis, skipna, level, …])返回请求轴值的乘积
Panel.sem([axis, skipna, level, ddof, …])返回请求轴上平均值的无偏标准误差。
Panel.skew([axis, skipna, level, numeric_only])返回由 N - 1 归一化的请求轴上的无偏歪斜
Panel.sum([axis, skipna, level, …])返回请求轴的值之和
Panel.std([axis, skipna, level, ddof, …])返回要求轴上的样品标准偏差。
Panel.var([axis, skipna, level, ddof, …])返回请求轴上的无偏方差。
重新设计 / 选择 / 标签操作
Panel.add_prefix(prefix)带字符串前缀的前缀标签。
Panel.add_suffix(suffix)带有字符串后缀的后缀标签。
Panel.drop([labels, axis, index, columns, …])-
Panel.equals(other)确定两个 NDFrame 对象是否包含相同的元素。
Panel.filter([items, like, regex, axis])根据指定索引中的标签子集 DataFrame 的行或列。
Panel.first(offset)基于日期偏移对时间 Series 数据初始周期进行细分的便捷方法。
Panel.last(offset)基于日期偏移对时间 Series 数据的最终周期进行细分的便捷方法。
Panel.reindex(args, *kwargs)使 Panel 符合具有可选填充逻辑的新索引,将 NA / NaN 放置在前一索引中没有值的位置。
Panel.reindex_axis(labels[, axis, method, …])使用可选的填充逻辑使输入对象符合新索引,将 NA / NaN 放在先前索引中没有值的位置。
Panel.reindex_like(other[, method, copy, …])将具有匹配索引的对象返回给我自己。
Panel.rename([items, major_axis, minor_axis])改变轴输入功能。
Panel.sample([n, frac, replace, weights, …])从对象轴返回项目的随机样本。
Panel.select(crit[, axis])(已弃用) 返回与轴标签匹配条件相对应的数据
Panel.take(indices[, axis, convert, is_copy])沿轴返回给定位置索引中的元素。
Panel.truncate([before, after, axis, copy])在某个索引值前后截断 Series 或 DataFrame。
缺失数据处理
Panel.dropna([axis, how, inplace])从 Panel 上放下 2D,保持通过的轴不变
整形、分类、转移
Panel.sort_index([axis, level, ascending, …])按标签 (沿轴) 排序对象
Panel.swaplevel([i, j, axis])交换特定轴上多索引中的级别 I 和 j
Panel.transpose(args, *kwargs)更改 Panel 的尺寸
Panel.swapaxes(axis1, axis2[, copy])适当交换轴和交换值轴
Panel.conform(frame[, axis])使输入 DataFrame 与所选轴对对齐。
合并 / 加入 / 合并
Panel.join(other[, how, lsuffix, rsuffix])在长轴和短轴列上将项目与其他 Panel 连接
Panel.update(other[, join, overwrite, …])使用传递 Panel 中的非 NA 值或可强制至 Panel 的对象将 Panel 修改到位。
时间 Series 相关的
Panel.asfreq(freq[, method, how, normalize, …])将时间 Series 转换为指定频率。
Panel.shift([periods, freq, axis])按所需周期数移位索引,可选时间频率。
Panel.resample(rule[, how, axis, …])时间 Series 频率转换和 Resampling 的便捷方法。
Panel.tz_convert(tz[, axis, level, copy])将 tz 感知轴转换为目标时区。
Panel.tz_localize(tz[, axis, level, copy, …])将 tz - naive 时间 Series 本地化为目标时区。
Series 化 / 输入输出 / 转换
Panel.from_dict(data[, intersect, orient, dtype])从 DataFrame 对象的 dict 构造 Panel
Panel.to_pickle(path[, compression, protocol])将对象保存 (Series 化) 到文件中。
Panel.to_excel(path[, na_rep, engine])将 Panel 中的每个 DataFrame 写入单独的 excel 工作表
Panel.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)使用 HDFStore 将包含的数据写入 HDF5 文件。
Panel.to_sparse(args, *kwargs)未实现:不要调用此方法,因为 Panel 对象不支持稀疏化,这将引发错误。
Panel.to_frame([filter_observations])将宽格式转换为长 (堆叠) 格式作为 DataFrame,DataFrame 的列是 Panel 的项,索引是由 Panel 的长轴和短轴组成的多索引。
Panel.to_clipboard([excel, sep])将对象复制到系统剪贴板。