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.
En Pandas Panel.sizeda el número de filas si Serie. De lo contrario, devuelva el número de filas por el número de columnas si DataFrame.
Sintaxis: Panel.tamaño
Parámetros: Ninguno
Devoluciones: Devuelve el valor en int que representa el número de elementos en este objeto.
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]})
print("df1 is - \n\n", df1)
# Create a 5 * 5 dataframe
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns =['a', 'b'])
print("df2 is - \n\n", df2)
Ahora, creemos el Panel usando dict de df1 y df2, y obtengamos el tamaño de ese panel.
data = {'item1':df1, 'item2':df2}
# creating Panel
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor')
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b'], '\n')
print("\nSize of panel['b'] is - ", panel['b'].size)
Producción:
Código #2:
# 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'] is - \n\n", panel['b'], '\n')
print("\nSize of panel['b'] is - ", panel['b'].size)
Producción:
Código #3:
# importing pandas module
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'real'],
'b': [-11, +1.025, -114.48, 1333]})
df2 = pd.DataFrame({'a': ['I', 'am', 'dataframe', 'two'],
'b': [100, 100, 100, 100]})
data = {'item1':df1, 'item2':df2}
# creating Panel
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor')
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b'])
print("\nSize of panel['b'] is - ", panel['b'].size)
Producción: