Python 为什么我的Paneland工厂抛出一个键错误？

我正在Ubuntu

13.04

上使用熊猫版

0.12.0

。我正在尝试创建一个5D面板对象，以包含一些按条件分割的EEG数据

我选择如何构建我的数据： 首先让我演示一下pandas.core.panelnd.create\u和panel\u工厂的用法

Subject = panelnd.create_nd_panel_factory(
    klass_name='Subject',
    axis_orders=['setsize', 'location', 'vfield', 'channels', 'samples'],
    axis_slices={'labels': 'location',
            'items': 'vfield',
            'major_axis': 'major_axis',
            'minor_axis': 'minor_axis'},
    slicer=pd.Panel4D,
    axis_aliases={'ss': 'setsize',
            'loc': 'location',
            'vf': 'vfield',
            'major': 'major_axis',
            'minor': 'minor_axis'}
    # stat_axis=2  # dafuq is this?
    )

基本上，该组织如下：

• setsize

  ：实验条件，可以是

  1

  或

  2

• 位置

  ：实验条件可以是

  “相同”

  、

  “差异”

  或

  无

• vfield

  ：实验条件可以是

  “lvf”

  或“

  rvf

  ”

最后两个轴对应于

数据帧的
长轴
和
短轴
。为清晰起见，已将其重命名为：


通道
：列，EEG通道（其中129个）
样本
：行，单个样本<代码>样本

可以作为时间轴 我想做的是： 每个实验条件（

subject

x

setsize

x

location

x

vfield

）都存储在它自己的制表符分隔文件中，我正在用pandas.read_table读取，获得一个

DataFrame

对象。我想为每个受试者创建一个5维面板（即

受试者

），其中将包含该受试者的所有实验条件（即

数据帧

）

首先，我正在为每个主题构建一个嵌套字典主题：

# ... do some boring stuff to get the text files, etc...
for _, factors in df.iterrows():
    # `factors` is a 4-tuple containing
    #  (subject number, setsize, location, vfield, 
    #  and path to the tab-delimited file).
    sn, ss, loc, vf, path = factors
    eeg = pd.read_table(path, sep='\t', names=range(1, 129) + ['ref'], header=None)

    # build nested dict
    subjects.setdefault(sn, {}).setdefault(ss, {}).setdefault(loc, {})[vf] = eeg

# and now attempt to build `Subject`
for sn, d in subjects.iteritems():
    subjects[sn] = Subject(d)

全堆栈跟踪

---------------------------------------------------------------------------
KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
在（）
---->1导入_数据（）
/导入_data（）中的home/louist/Dropbox/Research/VSTM/scripts/vstmlib.py
64
65进口ipdb；ipdb.set_trace（）
--->66对于受试者中的sn，d。iteritems（）：
67名受试者[sn]=受试者（d）
68
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/panelnd.pyc在__init_____（self，*args，**kwargs）中
65如果“数据类型”不在kwargs中：
66 kwargs['dtype']=无
--->67自初始化数据（*args，**kwargs）
68 klass.uuuu init_uuuuuu=uuuuuuuu init__
69
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/panel.pyc in_init_data（self、data、copy、dtype、**kwargs）
250 mgr=数据
251 elif isinstance（数据、指令）：
-->252 mgr=self.\u init\u dict（数据，传递轴，数据类型=dtype）
253副本=错误
254数据类型=无
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/panel.pyc in_init_dict（self、data、axes、dtype）
293 raxes=[self.\u extract\u axis（self，data，axis=i）
294如果a不是i的其他a，则a在枚举（轴）]
-->295 raxes\u sm=self.\u为切片提取轴（self，raxes）
296
297#浅拷贝
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/panel.pyc in_extract_axes_for_slice（self，axes）
1477“返回这些轴的切片字典”
1478返回dict（[（自身轴）切片映射[i]，a）表示i，a
->1479英寸拉链（自身轴顺序[自身轴长度-长度（轴）：]，轴）]）
1480
1481@staticmethod
KeyError:“位置”

我知道

panelnd

是一个实验性功能，但我相当肯定我做错了什么。谁能给我指一下正确的方向吗？如果它是一个bug，有什么可以做的吗

---

像往常一样，提前非常感谢您

工作示例。您需要通过切片指定轴到内部轴名称的映射。这会干扰内部结构，但熊猫的固定名称仍然存在（并且通过Panel/Panel4D进行了一些硬编码），因此您需要提供映射

我会先创建一个4D面板，然后像下面一样创建您的主题

如果您发现更多bug，请在github/此处发布。这不是一个经常使用的功能

输出

<class 'pandas.core.panelnd.Subject'>
Dimensions: 3 (setsize) x 1 (location) x 1 (vfield) x 10 (channels) x 2 (samples)
Setsize axis: level0_0 to level0_2
Location axis: level1_0 to level1_0
Vfield axis: level2_0 to level2_0
Channels axis: level3_0 to level3_9
Samples axis: level4_1 to level4_2

---

非常感谢你的例子。我马上就开始。同时，您是否知道

stat\u axis

参数在

panelnd.create\u nd\u panel\u factory

中的作用？我找不到任何文档，我想我会广泛地使用这个功能。好的，你的例子似乎运行得很好，所以我很高兴接受你的答案！不过，我还有几个问题。1） 我没有构建

Panel4D

就尝试了它，它似乎起了作用（除了前面提到的警告问题#2）。为什么建议先创建

面板4d

？2） 我的

通道

和

样本

轴似乎颠倒了。给出了什么？你并不真的需要它，当你不提供轴时，它只是与默认值有关。只需指定实际操作的时间。e、 g.

s.mean（axis='location'）

（仅在某些情况下使用）数据帧在放入更高级别时具有反转轴，只需在分配它们时提供

df.T

（类似于作为构造函数提供dict时获得的结果）完美！我真是太感谢你了！关于您的最后一条评论，最后一个问题是：

DataFrame

在这种情况下为什么要反转它的轴？我认为这是故意的，但我不太清楚为什么这是一个可取的特性。

<class 'pandas.core.panelnd.Subject'>
Dimensions: 3 (setsize) x 1 (location) x 1 (vfield) x 10 (channels) x 2 (samples)
Setsize axis: level0_0 to level0_2
Location axis: level1_0 to level1_0
Vfield axis: level2_0 to level2_0
Channels axis: level3_0 to level3_9
Samples axis: level4_1 to level4_2

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.core import panelnd

Subject = panelnd.create_nd_panel_factory(
    klass_name='Subject',
    axis_orders=['setsize', 'location', 'vfield', 'channels', 'samples'],
    axis_slices={'location' : 'labels',
                 'vfield' : 'items',
                 'channels' : 'major_axis',
                 'samples': 'minor_axis'},
    slicer=pd.Panel4D,
    axis_aliases={'ss': 'setsize',
                  'loc': 'labels',
                  'vf': 'items',
                  'major': 'major_axis',
                  'minor': 'minor_axis'})


subjects = dict()
for i in range(3):
    eeg = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=['level4_1','level4_2'],index=[ "level3_%s" % x for x in range(10)])

    loc, vf = ('level1_0','level2_0')
    subjects["level0_%s" % i] = pd.Panel4D({ loc : { vf : eeg }})

print Subject(subjects)