วิธีสร้าง dataframe ที่ซ้อนกันใน pandas (พร้อมตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อซ้อน DataFrames แพนด้าหลายตัวภายใน DataFrame อื่น:

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

ตัวอย่างนี้จะซ้อน DataFrame สามตัว ( df1 , df2 , df3 ) ลงใน DataFrame ที่มีขนาดใหญ่กว่าที่เรียกว่า df_all

จากนั้นคุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อเข้าถึง DataFrames ที่ซ้อนกันเฉพาะตัวใดตัวหนึ่ง:

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: สร้าง DataFrame ที่ซ้อนกันใน Pandas

สมมติว่าเรามี DataFrames แพนด้าสามตัว:

 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

ตอนนี้ สมมติว่าเราต้องการสร้าง DataFrame ขนาดใหญ่เพื่อเก็บ DataFrame ทั้งสามนี้

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อทำสิ่งนี้:

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

จากนั้นเราสามารถใช้ฟังก์ชัน pandas iloc เพื่อเข้าถึง DataFrames ที่ซ้อนกันเฉพาะได้

ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อเข้าถึง DataFrame ที่ซ้อนกันตัวแรก:

 #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

หรือเราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อเข้าถึง DataFrame ที่ซ้อนกันที่สอง:

 #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

และอื่นๆ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการใช้งานฟังก์ชันทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีแปลงดัชนีเป็นคอลัมน์ใน Pandas
วิธีเปลี่ยนชื่อดัชนีใน Pandas
วิธีการตั้งค่าคอลัมน์เป็นดัชนีใน Pandas