如何使用熊猫在ndarray上创建索引

Question

我对熊猫提供的轴索引很感兴趣。 我最近使用numpy并有一个数组，该数组将许多粒子（1 ... N）的位置（XYZ）保留多次（0.0 ... T）。 因此，这将是一个三维（T，N，3）数组。

D = random((10,20,3))

现在，我想将熊猫索引添加到适当的轴上，以便更轻松地访问某些时间范围或某些原子选择。 假设我要在数据上附加以下索引标签：

T_index = arange( 10, dtype='f' )
N_index = arange( 20 )
P_index = ["x","y","z"]

我环顾四周，但没有找到一种方便地将其添加到熊猫数据框的好方法。 我也不太确定pandas数据框是否真的是我应该使用的数据结构，因为也许它会将最初形式良好的numpy ndarray制动为类似mean（）或sum（）这样方便的numpy函数的东西。慢点。

Answer 1

由于您有3个轴，因此定义面板可能是最方便的：

pan = pd.Panel(D, items=T_index, major_axis=N_index, minor_axis=P_index)
# <class 'pandas.core.panel.Panel'>
# Dimensions: 10 (items) x 20 (major_axis) x 3 (minor_axis)
# Items axis: 0.0 to 9.0
# Major_axis axis: 0 to 19
# Minor_axis axis: x to z

然后，如果您希望将其转换为DataFrame，请使用：

df = pan.to_frame()

pan的基础数据仍然是一个numpy形状的数组（10、20、3）：

In [50]: pan._data
BlockManager
...
FloatBlock: [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0], 10 x 20 x 3, dtype: float64

因此，我不希望速度有任何明显的下降。 而且，如果需要的话，您总是可以退回到numpy数组pan.values上的numpy操作，但是，这是不必要的。