不推荐使用的Pandas.Panel的替代方案是什么
不推荐使用的Pandas.Panel的替代方案是什么
提问于 2019-03-14 23:02:22
FutureWarning: Panel已弃用，并将在未来版本中删除。推荐的表示这些类型的三维数据的方法是通过Panel.to_frame()方法在DataFrame上使用MultiIndex。
每当我运行这段代码时，我都会得到上面的错误！difference = pd.Panel(dict(df1=df1,df2=df2))谁能告诉我用上面这行代码使用面板的另一种方法。
编辑-1：-
def report_diff(x):
return x[0] if x[0] == x[1] else '{} ---> {}'.format(*x)
difference = pd.Panel(dict(df1=df1,df2=df2))
res = difference.apply(report_diff, axis=0)在这里，df1和df2既包含分类数据又包含数值数据。只需比较此处的两个数据帧，即可获得两者之间的差异。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2019-03-14 23:41:27
作为stated in the docs，推荐的熊猫面板替代方案是使用多索引或xarray库。
对于您的特定用例，这段有点繁琐的代码会得到相同的结果：
a = df1.values.reshape(df1.shape[0] * df1.shape[1])
b = df2.values.reshape(df2.shape[0] * df2.shape[1])
res = np.array([v if v == b[idx] else str(v) + '--->' + str(b[idx]) for idx, v in enumerate(a)]).reshape(
df1.shape[0], df1.shape[1])
res = pd.DataFrame(res, columns=df1.columns)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55165816
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