Pandas에서 중첩된 dataframe을 만드는 방법(예제 포함)

다음 구문을 사용하여 여러 Pandas DataFrame을 다른 DataFrame 내에 중첩할 수 있습니다.

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

이 특정 예에서는 세 개의 DataFrame( df1 , df2 , df3 )을 df_all 이라는 더 큰 DataFrame에 중첩합니다.

그런 다음 다음 구문을 사용하여 특정 중첩 DataFrame 중 하나에 액세스할 수 있습니다.

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

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 중첩된 DataFrame 만들기

세 개의 Panda DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 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

이제 이 세 개의 DataFrame을 보유하기 위해 대규모 DataFrame을 생성한다고 가정해 보겠습니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

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

그런 다음 pandas iloc 함수를 사용하여 특정 중첩 DataFrame에 액세스할 수 있습니다.

예를 들어 다음 구문을 사용하여 첫 번째 중첩 DataFrame에 액세스할 수 있습니다.

 #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

또는 다음 구문을 사용하여 두 번째 중첩 DataFrame에 액세스할 수 있습니다.

 #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

등등.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 기능을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 인덱스를 열로 변환하는 방법
Pandas에서 인덱스 이름을 바꾸는 방법
Pandas에서 열을 인덱스로 설정하는 방법