So erstellen sie einen verschachtelten dataframe in pandas (mit beispiel)

Sie können die folgende Syntax verwenden, um mehrere Pandas-DataFrames in einem anderen DataFrame zu verschachteln:

 df_all = pd. DataFrame ({' idx ':[1,2,3],' dfs ':[df1,df2,df3]})

In diesem speziellen Beispiel werden drei DataFrames ( df1 , df2 , df3 ) in einem größeren DataFrame namens df_all verschachtelt.

Sie können dann die folgende Syntax verwenden, um auf einen der spezifischen verschachtelten DataFrames zuzugreifen:

 #display first nested DataFrame
print (df_all[' dfs ']. iloc [0])

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Erstellen Sie einen verschachtelten DataFrame in Pandas

Nehmen wir an, wir haben drei Panda-DataFrames:

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' item ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' sales ': [18, 22, 19, 14, 30]})

print (df1)

  item sales
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14
4 E 30

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' item ': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    ' sales ': [10, 12, 13, 13, 19]})

print (df2)

  item sales
0 F 10
1 G 12
2:13 a.m.
3 I 13
4 Day 19

#create third DataFrame
df3 = pd. DataFrame ({' item ': ['K', 'L', 'M', 'N', 'O'],
                    ' sales ': [41, 22, 28, 25, 18]})

print (df3)

  item sales
0 K 41
1 L 22
2 M 28
3 N 25
4 O 18

Nehmen wir nun an, wir möchten einen großen DataFrame erstellen, der diese drei DataFrames enthält.

Wir können dazu die folgende Syntax verwenden:

 df_all = pd. DataFrame ({' idx ':[1,2,3],' dfs ':[df1,df2,df3]})

Anschließend können wir die Funktion pandas iloc verwenden, um auf bestimmte verschachtelte DataFrames zuzugreifen.

Beispielsweise können wir die folgende Syntax verwenden, um auf den ersten verschachtelten DataFrame zuzugreifen:

 #display first nested DataFrame
print (df_all[' dfs ']. iloc [0])

  item sales
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14
4 E 30

Oder wir könnten die folgende Syntax verwenden, um auf den zweiten verschachtelten DataFrame zuzugreifen:

 #display second nested DataFrame
print (df_all[' dfs ']. iloc [1])

  item sales
0 F 10
1 G 12
2:13 a.m.
3 I 13
4 Day 19

Und so weiter.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere allgemeine Funktionen in Pandas ausgeführt werden:

So konvertieren Sie einen Index in eine Spalte in Pandas
So benennen Sie den Index in Pandas um
So legen Sie eine Spalte als Index in Pandas fest