我对熊猫提供的轴索引非常感兴趣。我最近和numpy一起工作并且有一个数组，它可以保持多个粒子（1 ... N）的位置（XYZ）很多次（0.0 ... T）。所以这将是一个三维（T，N，3）阵列。
D = random((10,20,3))
现在我想将pandas索引添加到适当的轴，以便更容易访问某些时间范围或某些原子选择。假设我想将以下索引标签附加到数据中：
T_index = arange( 10, dtype='f' )
N_index = arange( 20 )
P_index = ["x","y","z"]
我环顾四周，但没有找到一种以方便的方式将它们添加到熊猫数据框中的好方法。我也不太确定pandas数据帧是否真的是我应该使用的数据结构，因为它可能会将最初形成的numpy ndarray制成一个方便的numpy函数，如mean（）或sum（）会很多慢。
答案 0 :(得分：2)
由于您有3个轴，因此定义Panel可能最方便：
pan = pd.Panel(D, items=T_index, major_axis=N_index, minor_axis=P_index)
# <class 'pandas.core.panel.Panel'>
# Dimensions: 10 (items) x 20 (major_axis) x 3 (minor_axis)
# Items axis: 0.0 to 9.0
# Major_axis axis: 0 to 19
# Minor_axis axis: x to z
然后，如果您希望将其转换为DataFrame，请使用：
df = pan.to_frame()
pan中的基础数据仍然是一个整齐的形状阵列（10,20,3）：
In [50]: pan._data
BlockManager
...
FloatBlock: [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0], 10 x 20 x 3, dtype: float64
所以我不希望速度有任何明显的恶化。如果需要的话，你可以随时回到numpy数组pan.values上的numpy操作，但希望这是不必要的。