新しいアイテムを追加するときにxarrayのようなpandasパネルの使い方

Question

私はpandasパネルをxarrayに変換しましたが、新しいアイテム、長軸、短軸を簡単に追加することはできません。以下のコードは次のとおりです。

import numpy as np 

import pandas as pd 

import xarray as xr 


panel = pd.Panel(np.random.randn(3, 4, 5), items=['one', 'two', 'three'], 
       major_axis=pd.date_range('1/1/2000', periods=4), 
       minor_axis=['a', 'b', 'c', 'd','e']) 

私は、たとえば、新しいアイテムを追加したい場合は、私がすることができます

panel.four=pd.DataFrame(np.ones((4,5)),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=4), columns=['a', 'b', 'c', 'd','e']) 

panel.four 

      a b c d e 
2000-01-01 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 

2000-01-02 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 

2000-01-03 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 

2000-01-04 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 

私はxarrayでアイテム、メジャー/マイナー軸を増やすことが困難な

px=panel.to_xarray() 

#px gives me 
<xarray.DataArray (items: 3, major_axis: 5, minor_axis: 4)> 

array([[[-0.440081, -0.888226, 0.158702, 2.107577], 
     [ 0.917835, -0.174557, 0.501626, 0.116761], 
     [ 0.406988, 1.95184 , -1.345948, 2.960774], 
     [-1.905529, 0.25793 , 0.076162, 1.954012], 
     [ 0.499675, 1.87567 , -1.698771, -1.143766]], 


     [[ 0.070269, -1.151737, -0.344155, -0.506383], 
     [-2.199357, -0.040909, 0.491984, -0.333431], 
     [-0.113155, -0.668475, 2.366683, -0.421863], 
     [-0.567336, -0.302224, 1.638386, -0.038545], 
     [ 0.55067 , -0.409266, -0.27916 , -0.942144]], 


     [[ 1.269171, -0.151471, -0.664072, 0.269168], 
     [-0.486492, 0.59632 , -0.191977, 0.22537 ], 
     [ 0.069231, -0.345793, -0.450797, -2.982 ], 
     [-0.42338 , -0.849736, 0.965738, -0.544596], 
     [-1.455378, -0.256441, -1.204572, -0.347749]]]) 

Coordinates: 

    * items  (items) object 'one' 'two' 'three' 

    * major_axis (major_axis) datetime64[ns] 2000-01-01 2000-01-02 2000-01-03 ... 

    * minor_axis (minor_axis) object 'a' 'b' 'c' 'd' 


#how should I add a fourth item, increase/delete major axis, minor axis? 

Answer 1

xarrayの割り当ては、pandasパネルほど優雅ではありません。上記のデータ配列に4番目の項目を追加したいとします。

four=xr.DataArray(np.ones((1,4,5)), coords=[['four'],pd.date_range('1/1/2000', periods=4),['a', 'b', 'c', 'd','e']], 
        dims=['items','major_axis','minor_axis']) 

pxc=xr.concat([px,four],dim='items') 

操作が項目またはメジャー/マイナー軸のいずれにあるかに関わらず、同様のロジックが優先されます。使用

pxc.drop(['four'], dim='items') 

Answer 2

xarray.DataArrayを削除するために内部単一numpyの配列に基づいているので、効率的にサイズ変更またはに付加することができません。あなたの最善の選択肢は、より大きな新しいDataArrayをxarray.concatにすることです。

pd.Panelに項目を追加する場合は、おそらくデータ構造はxarray.Datasetです。 xarrayドキュメントにこのセクションを読んで、xarrayするpandas.Panelからの移行の詳細について

# First, make a DataFrame with a MultiIndex 
>>> df = panel.to_frame() 

>>> df.head() 
         one  two  three 
major  minor 
2000-01-01 a  0.278958 0.676034 -1.544726 
      b  -0.918150 -2.707339 -0.552987 
      c  0.023479 0.175528 -0.817556 
      d  1.798001 -0.142016 1.390834 
      e  0.256575 0.265369 -1.829766 

# Now, convert the DataFrame with a MultiIndex to xarray 
>>> ds = df.to_xarray() 

>>> ds 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (major: 4, minor: 5) 
Coordinates: 
    * major (major) datetime64[ns] 2000-01-01 2000-01-02 2000-01-03 2000-01-04 
    * minor (minor) object 'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 
Data variables: 
    one  (major, minor) float64 0.279 -0.9182 0.02348 1.798 0.2566 2.41 ... 
    two  (major, minor) float64 0.676 -2.707 0.1755 -0.142 0.2654 ... 
    three (major, minor) float64 -1.545 -0.553 -0.8176 1.391 -1.83 ... 

# You can assign a DataFrame if it has the right column/index names 
>>> ds['four'] = pd.DataFrame(np.ones((4,5)), 
...       index=pd.date_range('1/1/2000', periods=4, name='major'), 
...       columns=pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='minor')) 

# or just pass a tuple directly: 
>>> ds['five'] = (('major', 'minor'), np.zeros((4, 5))) 

>>> ds 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (major: 4, minor: 5) 
Coordinates: 
    * major (major) datetime64[ns] 2000-01-01 2000-01-02 2000-01-03 2000-01-04 
    * minor (minor) object 'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 
Data variables: 
    one  (major, minor) float64 0.279 -0.9182 0.02348 1.798 0.2566 2.41 ... 
    two  (major, minor) float64 0.676 -2.707 0.1755 -0.142 0.2654 ... 
    three (major, minor) float64 -1.545 -0.553 -0.8176 1.391 -1.83 ... 
    four  (major, minor) float64 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 ... 
    five  (major, minor) float64 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 

：これらは、パネルにマルチインデックス付きデータフレーム同等から構成するのが最も簡単である

http://xarray.pydata.org/en/stable/pandas.html#transitioning-from-pandas-panel-to-xarray