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