优雅将数据添加到一个pandas.Panel一个模拟运行中

Question

免责声明

这是here，在那里我曾与包括pandas.DataFrames几个项目一个pandas.Panel一个后续问题。我想只有一个命令绘制在我DataFrame从每个项目（在Panel minor_axis）某列，避免代码簇状 plt.plot(x, DataFrame1[y1]) plt.plot(x, DataFrame2[y1]) ... 它带给因为我可以切换我的轴线在Panel，这样，而不是一个答案一个项目包含一个数据集（具有一定起始参数的模拟）的所有信息，但是对于在其他项目（DataFrames）中存储其他参数的所有不同模拟仅仅是一个信息（例如y值y1）。

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我基本的模拟代码

即使我的代码是模拟钟摆的行为，我会返回的值，而不是y1-y3的真实的物理参数，打破它一般的模拟代码。该模拟将针对2个不同的起始参数k完成。现在

import pandas as pd 

data = pd.Panel(major_axis=[], minor_axis=['x', 'sim1', 'sim2']) 

# some kind of simulation resulting in 3 simulated values and with a 
# starting parameter for different simulation "strengths" 
# not sure whether to use a list or dict here 
ks = {'sim1' = 0.5, 'sim2' = 1.0} 
for k in ks: 
    x, y1, y2, y3 = 0, 0, 0, 0 
    while x<100: 
     x += 1 
     y1 += 1*ks[k]*x 
     y2 += 2*ks[k]*x 
     y3 += 3*ks[k]*x 
     ... 

# for example the y2 value for the different k values should be plottable like this 
data['y2'].plot() 

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问题

我的问题是如何优雅（如代码尽可能几行）添加/每个模拟每个值追加到data，考虑可能有5次或更多的模拟每个模拟步骤有10个或更多值？

E.g.在我的问题mentioned before我会创建一个新的DataFrame并将其附加到给定模拟的现有数据集 - 类似data.append(pd.DataFrame([[x, y1, y2, y3]], columns=['x', 'y1', 'y2', 'y3']))。但从那里我不能用一个命令正确地绘图，而是必须手动为每个模拟添加一个新图。

我会很高兴，如果有人可以帮助我了解如何建立一个Panel这样“在运行” - 从我刚才的问题我已经知道如何绘制一个:)

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UPDATE我被要求提供一些示例数据，但由于我想连续将我的模拟值添加到面板/项目中，而不是首先生成列表，因此我只能显示数据最终的样子。在开始时，面板应该是这样的：

In [1]: print(data) 
Out[1]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'> 
Dimensions: 2 (items) x 0 (major_axis) x 3 (minor_axis) 
Items axis: y1 to y2 
Major_axis axis: None 
Minor_axis axis: x to sim2 

在下面显示的模拟是如何工作的，以及如何例如第y1项目应该像到底

In [2]: ks = {'sim1' : 0.5, 'sim2' : 1.0} 
Out[2]: {'sim1': 0.5, 'sim2': 1.0} 

In [3]: 
for k in ks: 
    x, y1, y2 = 0, 0, 0 

    while x<3: 
     x += 1 
     y1 += 1*ks[k]*x 
     y2 += 2*ks[k]*x 
     # HERE is missing what I'm looking for 
     # it should append e.g. the y1 value to data['y1'] for both k 
Out[3]: ... 

In [4]: print(data['y1']) 
Out[4]:   
    x sim1 sim2 
0 1 0.5  1.0 
1 2 1.5  3.0 
2 3 3.0  6.0 

我通过希望这更清晰了，现在我正在寻找 - 如果不让我知道

Answer 1

我认为easies方法来建立一个熊猫。小组将建立以下形式的字典：

d = { 
    'items_axis_element0': DataFrame0, 
    'items_axis_element1': DataFrame1, 
    'items_axis_element2': DataFrame2, 
    ... 
} 

现在你可以很容易地建立一个小组：

p = pd.Panel(d) 

您可能会发现Pandas Cookbook

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一些有用的例子UPDATE：这里稍微从大熊猫食谱变形例：

rng = pd.date_range('1/1/2013',periods=100,freq='D') 
data = np.random.randn(100, 4) 
cols = ['A','B','C','D'] 
df1, df2, df3 = pd.DataFrame(data, rng, cols), pd.DataFrame(data, rng, cols), pd.DataFrame(data, rng, cols) 

pf = pd.Panel({'df1':df1,'df2':df2}) 

In [21]: pf 
Out[21]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'> 
Dimensions: 2 (items) x 100 (major_axis) x 4 (minor_axis) 
Items axis: df1 to df2 
Major_axis axis: 2013-01-01 00:00:00 to 2013-04-10 00:00:00 
Minor_axis axis: A to D 

现在我们可以添加df3如下：

In [22]: pf.join(pd.Panel({'df3':df3})) 
Out[22]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'> 
Dimensions: 3 (items) x 100 (major_axis) x 4 (minor_axis) 
Items axis: df1 to df3 
Major_axis axis: 2013-01-01 00:00:00 to 2013-04-10 00:00:00 
Minor_axis axis: A to D