代码：data = np.random.rand(2,4,5) p = pd.panel(data) p

在这个代码片段中，首先使用numpy库的`np.random.rand()`函数生成了一个3维数组`data`，其中包含了2行、4列和5层（深度）。每一层都是大小为2x4的随机浮点数矩阵。

然后，你想将这个数组转换成`pandas`的`Panel`对象。然而，由于我之前提到的原因，`pandas`在0.15版本之后不再提供`Panel`类，所以当你尝试使用`pd.panel(data)`的时候，会得到一个`ImportError`，提示找不到`pandas`模块中的`Panel`属性。

正确的做法应该是使用`pd.DataFrame`，如果目的是想要分块存储数据，可以创建一个三层嵌套的`DataFrame`，如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成3D随机数据
data = np.random.rand(2, 4, 5)

# 将每一块数据转换为DataFrame并堆叠
frames = [pd.DataFrame(d) for d in data]
pandas_versioned = pd.concat(frames, axis=0, keys=range(5))

这样就得到了一个类似于`Panel`功能的数据结构，不过它实际上是`MultiIndex DataFrame`，并且更为现代化。