En Pandas, Panel es un contenedor muy importante para datos tridimensionales. Los nombres de los 3 ejes pretenden dar algún significado semántico a la descripción de operaciones que involucran datos de panel y, en particular, el análisis econométrico de datos de panel.
Panel.sum()
La función se utiliza para devolver la suma de los valores del eje solicitado.
Sintaxis: Panel.sum(axis=Ninguno, skipna=Ninguno, level=Ninguno, numeric_only=Ninguno, min_count=0, **kwargs)
Parámetros:
eje: {elementos (0), eje_mayor (1), eje_menor (2)}
skipna: Excluir valores NA/nulos al calcular el resultado.
level : si el eje es un MultiIndex, cuente a lo largo de un nivel particular, colapsando en un DataFrame
numeric_only : incluya solo columnas flotantes, int, booleanas. Si es Ninguno, intentará usar todo, luego use solo datos numéricos.
min_count : El número requerido de valores válidos para realizar la operación.Devoluciones: DataFrame o Panel
Código #1:
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'for', 'real'], 'b': [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]}) data = {'item1':df1, 'item2':df1} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') print(panel['b'], '\n') print("\n", panel['b'].sum(axis = 0))
Producción:
Código #2:
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'for', 'real'], 'b': [33.0, -152.140, 3.0133, 114.48, 13.033]}) data = {'item1':df1, 'item2':df1} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') print(panel['b'], '\n') print("\n", panel['b'].sum(axis = 1))
Producción:
Código #3:
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks'], 'b': np.random.randn(3)}) data = {'item1':df1, 'item2':df1} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') print(panel['b'], '\n') print("\n", panel['b'].sum(axis = 1))
Producción: