Python 熊猫面板数据

我有一个python面板，它由整数值索引。 在dict格式中，它将如下所示：

{1:{1:series,2: series,3:series,4:series} 2:{1:series,2:series,3:series,4:series}...}

 <class 'pandas.core.panel.Panel'>
 Dimensions: 1000 (items) x 3714 (major) x 1000 (minor)
 Items: 1 to 1000
 Major axis: 1997-09-10 00:00:00 to 2012-06-19 00:00:00  
 Minor axis: 1 to 1000

我想按日期滚动我的数据，在过去的每个日期取一个时间片，对每个时间序列应用一个函数，这样我会得到这样的结果，其中X是时间片函数的输出

  1 2 3 4 ...
1 X X X X
2 X X X X
3 X X X X
4 X X X X

我原以为

pandas.Panel.apply（func）

可以做到这一点，但事实并非如此。我只在1个看似随机的列中得到一个结果。我可以使用for循环进行迭代，但我希望有一种更快、更简单的方法

我有一个面板，看起来像这样：

{1:{1:series,2: series,3:series,4:series} 2:{1:series,2:series,3:series,4:series}...}

 <class 'pandas.core.panel.Panel'>
 Dimensions: 1000 (items) x 3714 (major) x 1000 (minor)
 Items: 1 to 1000
 Major axis: 1997-09-10 00:00:00 to 2012-06-19 00:00:00  
 Minor axis: 1 to 1000

尺寸：1000（项目）x 3714（主要）x 1000（次要）
项目：1至1000
长轴：1997-09-10 00:00:00至2012-06-19 00:00:00
短轴：1至1000

我认为您可以使用Python lamba函数来实现这一点，如下链接所示：

---

您是否已将数据放入

面板中？如果您这样做，那么应用（f，axis=time\u ax）

（其中

time\u ax

是时间轴）应该可以完成此操作。否则，请发布更多不起作用的内容/数据/示例。

谢谢，我很感激。我只是面板数据结构有问题。谢谢Wes。我真的很感激它和图书馆的所有工作。我在我的问题上加了一个小组。如果我有一个像上面这样的面板，我应该只做data.apply（numpy.mean，axis=data.major\u axis）吗？