Как создать вложенный фрейм данных в pandas (с примером)

Вы можете использовать следующий синтаксис для вложения нескольких DataFrames pandas в другой DataFrame:

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

В этом конкретном примере три DataFrame ( df1 , df2 , df3 ) вкладываются в более крупный DataFrame, называемый df_all .

Затем вы можете использовать следующий синтаксис для доступа к одному из конкретных вложенных кадров данных:

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

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: создание вложенного DataFrame в Pandas

Допустим, у нас есть три DataFrame панды:

 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

Теперь предположим, что мы хотим создать большой DataFrame для хранения этих трех DataFrame.

Для этого мы можем использовать следующий синтаксис:

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

Затем мы можем использовать функцию pandas iloc для доступа к определенным вложенным кадрам данных.

Например, мы можем использовать следующий синтаксис для доступа к первому вложенному DataFrame:

 #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

Или мы могли бы использовать следующий синтаксис для доступа ко второму вложенному DataFrame:

 #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

И так далее.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции в pandas:

Как преобразовать индекс в столбец в Pandas
Как переименовать индекс в Pandas
Как установить столбец как индекс в Pandas