Numpy 为什么Panel.groupby（）不接受0.14中的级别参数？

我想平均重复的项目

但是

pn = Panel(randn(4,3,3), items=['a','a','b','b'], major_axis=np.arange(0,3), minor_axis=np.arange(0,3))

我不能完全理解。。。

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还有其他解决方法吗？

您需要传递一个映射函数（在本例中是在标识函数中）。 自0.14.1及之前版本起，

Panel.groupby

的API与Series/DataFrame.groupby不同（因为它尚未更新）。0.15.0将解决这个问题

pn.groupby(level=0)
TypeError: groupby() got an unexpected keyword argument 'level'

pn.groupby(axis='items')
TypeError: groupby() takes at least 2 arguments (2 given)

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Panel.groupby

没有得到太多的tlc，并且有一个非常旧的API。你想做什么？谢谢@Jeff，效果很好。看来我总是处于危险的边缘！哈，几乎可以肯定的是，使用多索引框架和更多支持会更好（尽管面板很快会得到更多tlc）

In [6]: pn = Panel(randn(4,3,3), items=['a','a','b','b'], major_axis=np.arange(0,3), minor_axis=np.arange(0,3))

In [7]: pn
Out[7]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 4 (items) x 3 (major_axis) x 3 (minor_axis)
Items axis: a to b
Major_axis axis: 0 to 2
Minor_axis axis: 0 to 2

In [10]: pn.to_frame()
Out[10]: 
                    a         a         b         b
major minor                                        
0     0      0.149552  0.149552 -3.750202 -3.750202
      1     -1.354459 -1.354459  0.744473  0.744473
      2     -0.183734 -0.183734  0.081965  0.081965
1     0     -1.946947 -1.946947  0.039065  0.039065
      1     -0.648491 -0.648491 -0.141705 -0.141705
      2     -1.581965 -1.581965 -0.628115 -0.628115
2     0     -1.280040 -1.280040 -0.556467 -0.556467
      1     -0.093943 -0.093943  0.722981  0.722981
      2     -0.207690 -0.207690  0.914684  0.914684

In [11]: pn.groupby(lambda x: x, axis='items').mean().to_frame()
Out[11]: 
                    a         b
major minor                    
0     0      0.733896 -1.814611
      1     -1.021487  0.182690
      2     -0.791080 -0.040136
1     0     -1.141415 -0.445435
      1     -0.678486 -0.395380
      2     -1.504996  0.172791
2     0     -0.405256 -0.999300
      1      0.001912  0.272143
      2     -0.987270  0.154344