Pandas でネストされた dataframe を作成する方法 (例付き)
次の構文を使用して、複数のパンダ データフレームを別のデータフレーム内にネストできます。
df_all = pd. DataFrame ({' idx ':[1,2,3],' dfs ':[df1,df2,df3]})
この特定の例では、3 つの DataFrame ( df1 、 df2 、 df3 ) をdf_allというより大きな DataFrame にネストします。
次に、次の構文を使用して、特定のネストされた DataFrame の 1 つにアクセスできます。
#display first nested DataFrame print (df_all[' dfs ']. iloc [0])
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例: Pandas でネストされた DataFrame を作成する
3 つのパンダ DataFrame があるとします。
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
ここで、これら 3 つの DataFrame を保持するための大きな DataFrame を作成するとします。
これを行うには、次の構文を使用できます。
df_all = pd. DataFrame ({' idx ':[1,2,3],' dfs ':[df1,df2,df3]})
次に、pandas iloc関数を使用して、特定のネストされた DataFrame にアクセスできます。
たとえば、次の構文を使用して、最初のネストされた DataFrame にアクセスできます。
#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
または、次の構文を使用して 2 番目のネストされた DataFrame にアクセスすることもできます。
#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
等々。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な機能を実行する方法を説明します。
Pandasでインデックスを列に変換する方法
Pandasでインデックスの名前を変更する方法
Pandasで列をインデックスとして設定する方法