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.add() , la función se utiliza para la adición de elementos de serie y serie/marco de datos.
Sintaxis: Panel.add(otro, eje=0)
Parámetros:
otro: DataFrame o Panel
axis: Eje sobre el que transmitirDevoluciones: 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'] is - \n\n", panel['b'], '\n')
print("\nAdding panel['b'] with df1['b'] using add() method - \n")
print("\n", panel['b'].add(df1['b'], 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': [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')
# Create a 5 * 5 dataframe
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns =['item1', 'item2'])
print("Newly create dataframe with random values is - \n\n", df2)
print("\nAdding panel['b'] with df2 using add() method - \n")
print(panel['b'].add(df2, axis = 0))
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("\nAdding panel['b'] with df2['b'] using add() method - \n")
print("\n", panel['b'].add(df2['b'], axis = 0))
Producción: