熊猫：在数据框中存储数据框答案

【问题标题】：Pandas: Storing Dataframe in Dataframe熊猫：在数据框中存储数据框
【发布时间】：2018-03-20 18:21:00
【问题描述】：

我对 Pandas 比较陌生，目前在尝试在 Dataframe 中插入 Dataframe 时遇到问题。

我想做什么：我有多个模拟和相应的信号文件，我希望它们都在一个大 DataFrame 中。所以我想要一个 DataFrame，它包含我所有的模拟参数以及作为嵌套 DataFrame 的信号。它应该看起来像这样：

SimName | Date | Parameter 1 | Parameter 2 |  Signal 1 |  Signal 2 |
Name 1  | 123  | XYZ         | XYZ         | DataFrame | DataFrame |
Name 2  | 456  | XYZ         | XYZ         | DataFrame | DataFrame |

其中 SimName 是我的大数据帧索引，信号 1 和信号 2 中的每个条目都是一个单独的数据帧。

我的想法是这样实现：

big_DataFrame['Signal 1'].loc['Name 1']

但这会导致 ValueError：

索引器与 DataFrame 不兼容

是否可以在 Pandas 中使用这种嵌套的 DataFrame？

尼哥

【问题讨论】：

你应该显示你的初始数据...
初始数据是什么意思？现在我创建一个包含所有模拟列表作为索引的 DataFrame，然后一个接一个地添加每个模拟数据
为什么要将 df 存储在 df 中？查看pandas panel。
@Parfait Panel is being deprecated

标签： python pandas indexing nested

【解决方案1】：

docs 表示只有Series 可以在DataFrame 内。但是，通过DataFrames 似乎也可以。这是一个假设没有列在MultiIndex 中的示例：

import pandas as pd

signal_df = pd.DataFrame({'X': [1,2,3],
                          'Y': [10,20,30]}  )

big_df = pd.DataFrame({'SimName': ['Name 1','Name 2'],
                       'Date ':[123  , 456 ],
                       'Parameter 1':['XYZ', 'XYZ'],
                       'Parameter 2':['XYZ', 'XYZ'],
                       'Signal 1':[signal_df, signal_df],
                       'Signal 2':[signal_df, signal_df]}  )

big_df.loc[0,'Signal 1']
big_df.loc[0,'Signal 1'][X]

这会导致：

out1:    X  Y
      0  1  10
      1  2  20
      2  3  30

out2: 0    1
      1    2
      2    3
      Name: X, dtype: int64

如果嵌套数据帧不能正常工作，您可以实现某种类型的指针，存储在big_df 中，允许您访问存储在别处的信号数据帧。

【讨论】：

【解决方案2】：

你应该使用 big_DataFrame['Signal 1'].loc['Name 1'] 而不是

big_DataFrame.loc['Name 1','Signal 1']

【讨论】：

虽然这在语法上可能更简洁，但并不能避免问题。

【解决方案3】：

ns63sr's answer 末尾提到的“指针”可以实现为类，例如...

定义：

class df_holder:
    def __init__(self, df): 
        self.df = df

设置：

df.loc[0,'df_holder'] = df_holder(df)

获取：

df.loc[0].df_holder.df

【讨论】：