pandas.Panel弃用警告实际上建议什么？

pandas.Panel弃用警告实际上建议什么？

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 5major minor       2015  US          9       6       3       2       5      UK          8       3       7       7       92016  US          7       7       8       7       5      UK          9       1       9       9       12017  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 *** 作：

data = data.reshape(5, 6).Tdf = 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 52015 US       9       6       3       2       5     UK       8       3       7       7       92016 US       7       7       8       7       5     UK       9       1       9       9       12017 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['item1'].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。