Python|熊猫 Panel.add()

在 Pandas 中，Panel 是一个非常重要的 3D 数据容器。 3 个轴的名称旨在为描述涉及面板数据的操作提供一些语义含义，特别是面板数据的计量经济学分析。

在 Pandas Panel.add()函数用于按元素添加系列和系列/数据框。

Syntax: Panel.add(other, axis=0)

Parameters:
other : DataFrame or Panel
axis : Axis to broadcast over

Returns: Panel

代码#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)) 

输出：

代码#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)) 

输出：

代码#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)) 

输出：