Come creare un dataframe nidificato in panda (con esempio)

È possibile utilizzare la seguente sintassi per nidificare più DataFrame panda all’interno di un altro DataFrame:

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

Questo particolare esempio annida tre DataFrame ( df1 , df2 , df3 ) in un DataFrame più grande chiamato df_all .

È quindi possibile utilizzare la seguente sintassi per accedere a uno dei DataFrames nidificati specifici:

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

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: crea un DataFrame nidificato in Pandas

Diciamo che abbiamo tre DataFrames panda:

 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

Ora diciamo che vogliamo creare un DataFrame di grandi dimensioni per contenere questi tre DataFrame.

Possiamo usare la seguente sintassi per fare questo:

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

Possiamo quindi utilizzare la funzione pandas iloc per accedere a specifici DataFrames nidificati.

Ad esempio, possiamo utilizzare la seguente sintassi per accedere al primo DataFrame nidificato:

 #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

Oppure potremmo usare la seguente sintassi per accedere al secondo DataFrame nidificato:

 #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

E così via.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre funzioni comuni nei panda:

Come convertire l’indice in colonna in Pandas
Come rinominare l’indice in Pandas
Come impostare la colonna come indice in Pandas