从二维结构化 NumPy 数组构建 Pandas 面板

Question

我有一个二维 NumPy 结构数组：

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')])

我想用它创建一个 Pandas 面板。我尝试了明显的：

pd.Panel(arr)

ValueError: The number of dimension required is 3, but the number of ndarray given was 2

然后我发现了这个可怕的一堆：

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

它产生：

<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“有效”，但效率非常低且令人眼花。

如何构建此类面板？

编辑：我在这里提交了一个问题：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/14511

Answer 1

您需要提供一个与面板对象的项目、长轴和短轴相对应的 3-D 数组。

# 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)

给予：

<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

要将其转换为DF，只需使用to_frame 方法，如下所示：

panel.to_frame()

时间安排：