كيفية إنشاء pandas 3d dataframe (مع مثال)

يمكنك استخدام وحدة xarray لإنشاء DataFrame ثلاثي الأبعاد لحيوانات الباندا بسرعة.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إنشاء إطار بيانات الباندا ثلاثي الأبعاد التالي باستخدام وظائف وحدة xarray:

 product_A product_B product_C
year quarter                                 
2021 Q1 1.624345 0.319039 50
     Q2 -0.611756 0.319039 50
     Q3 -0.528172 0.319039 50
     Q4 -1.072969 0.319039 50
2022 Q1 0.865408 -0.249370 50
     Q2 -2.301539 -0.249370 50
     Q3 1.744812 -0.249370 50
     Q4 -0.761207 -0.249370 50

مثال: إنشاء إطار بيانات Pandas ثلاثي الأبعاد

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية إنشاء مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد باستخدام وظائف xarray و NumPy :

 import numpy as np
import xarray as xr

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#create 3D dataset
xarray_3d = xr. Dataset (
    { " product_A ": (("year", "quarter"), np.random.randn (2,4))},
    coordinates={
        " year ": [2021, 2022],
        " quarter ": ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"],
        " product_B ": ("year", np. random . randn (2)),
        " product_C ": 50,
    },
)

#view 3D dataset
print (xarray_3d)

Dimensions: (year: 2, quarter: 4)
Coordinates:
  * year (year) int32 2021 2022
  * quarter (quarter) <U2 'Q1' 'Q2' 'Q3' 'Q4'
    product_B (year) float64 0.319 -0.2494
    product_C int32 50
Data variables:
    product_A (year, quarter) float64 1.624 -0.6118 -0.5282 ... 1.745 -0.7612

ملاحظة : تقوم الدالة NumPy randn() بإرجاع قيم نموذجية من التوزيع الطبيعي القياسي .

يمكننا بعد ذلك استخدام الدالة to_dataframe() لتحويل مجموعة البيانات هذه إلى pandas DataFrame:

 #convert xarray to DataFrame
df_3d = xarray_3d. to_dataframe ()

#view 3D DataFrame
print (df_3d)

              product_A product_B product_C
year quarter                                 
2021 Q1 1.624345 0.319039 50
     Q2 -0.611756 0.319039 50
     Q3 -0.528172 0.319039 50
     Q4 -1.072969 0.319039 50
2022 Q1 0.865408 -0.249370 50
     Q2 -2.301539 -0.249370 50
     Q3 1.744812 -0.249370 50
     Q4 -0.761207 -0.249370 50

والنتيجة هي إطار بيانات الباندا ثلاثي الأبعاد الذي يحتوي على معلومات حول عدد المبيعات التي تمت لثلاثة منتجات مختلفة في عامين مختلفين وأربعة أرباع مختلفة في السنة.

يمكننا استخدام الدالة type() للتأكد من أن هذا الكائن هو بالفعل إطار بيانات الباندا:

 #display type of df_3d
type (df_3d)

pandas.core.frame.DataFrame

الكائن هو بالفعل DataFrame الباندا.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية أداء الوظائف الشائعة الأخرى في الباندا:

الباندا: كيفية العثور على قيم فريدة في عمود
الباندا: كيفية العثور على الفرق بين خطين
الباندا: كيفية حساب القيم المفقودة في DataFrame