當我試圖用大熊貓板時，瞭解這個怪異的行爲交換。如果我沿着面板的major_axis或minor_axis取平均值，那麼座標軸似乎會被交換。熊貓面板座標軸以panel.mean
>>> panel = pd.Panel(np.random.rand(10,20,30))
>>> print(panel.mean(axis=0))
(20, 30)
>>> print(panel.mean(axis=1))
(30, 10)
>>> print(panel.mean(axis=2))
(20, 10)
我會認爲對於最後兩個，輸出形狀應該分別是（10,30）和（10,20）。這是如何工作的一個三維numpy陣列，但也許有一些熊貓面板和numpy陣列，我沒有得到一些概念上的區別...
這是正確的行爲？有人可以解釋爲什麼它應該是這樣嗎？
將DataFrame設想爲Series的集合是有用的，其中每個Series是DataFrame中的一列。
當您沿着axis=1的平均值獲取Series時，Panel中的10個項目中的每一個都有30個元素。如果您收集這10 Series您獲得與30行和10列DataFrame。
同樣，當您沿着axis=2取平均值時，面板上10個項目中的每一個都會產生一個長度爲20的Series。收集這10 Series在一起給你一個DataFrame 20行10列。
當你計算沿着axis=0的意思，你獲得的平均項，預計將有相同的形狀，在面板的每個項目，即由20 30
下面一些代碼，可能有助於闡明我的點：
In [1]: panel = pd.Panel(np.random.rand(10,20,30))
# Note that for a single item in the panel, the mean along
# either of its axes is a `Series`:
In [2]: type(panel[0].mean(axis=0))
Out[2]: pandas.core.series.Series
In [3]: type(panel[0].mean(axis=0))
Out[3]: pandas.core.series.Series
In [3]: panel[0].mean(axis=0)
Out[3]:
0 0.569390
1 0.497762
2 0.616333
3 0.608153
4 0.524008
5 0.478621
6 0.492827
7 0.461240
8 0.573557
9 0.654757
10 0.541066
11 0.572929
12 0.482214
13 0.576898
14 0.362965
15 0.493355
16 0.491790
17 0.567756
18 0.426404
19 0.514235
20 0.416983
21 0.455843
22 0.603592
23 0.387520
24 0.470060
25 0.506414
26 0.545156
27 0.525211
28 0.526378
29 0.486419
dtype: float64
作者在GitHub上的位置：https://github.com/pydata/pandas/issues/8906
我建議您簽出的X射線 - 這是建立在對熊貓> = 3個維數據
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