Python | Панды Panel.add ()
В Pandas Panel - очень важный контейнер для трехмерных данных. Названия трех осей предназначены для придания некоторого семантического значения описанию операций с панельными данными и, в частности, эконометрического анализа панельных данных.
In Pandas Panel.add() function is used for element-wise addition of series and series/dataframe.
Syntax: Panel.add(other, axis=0)
Parameters:
other : DataFrame or Panel
axis : Axis to broadcast overReturns: Panel
Code #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 -
", panel["b"], "
") print("
Adding panel["b"] with df1["b"] using add() method -
") print("
", panel["b"].add(df1["b"], axis = 0)) |
Выход:
Code #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 -
", panel["b"], "
") # Create a 5 * 5 dataframe df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns =["item1", "item2"]) print("Newly create dataframe with random values is -
", df2) print("
Adding panel["b"] with df2 using add() method -
") print(panel["b"].add(df2, axis = 0)) |
Выход:
Code #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 -
", panel["b"]) print("
Adding panel["b"] with df2["b"] using add() method -
") print("
", panel["b"].add(df2["b"], axis = 0)) |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.