熊猫:在Dataframe储存Dataframe

Question

我对Pandas相当陌生，当我尝试在Dataframe中插入一个Dataframe时，目前遇到了一个问题。

我想做的是:我有多个模拟和相应的信号文件，我希望它们都在一个大的DataFrame中。所以我想要一个DataFrame，它有我所有的模拟参数，也有我的信号作为嵌套的DataFrame。它应该是这样的：

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DataFrame索引，信号1和信号2中的每个条目都是一个个性化的DataFrame。

我的想法是这样实施：

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

但是这导致了一个ValueError：

不兼容DataFrame索引器

在Pandas中可以使用这个嵌套的DataFrames吗？

尼科

Answer 1

Ns63sr的回答末尾引用的‘指针’可以实现为一个类，例如.

定义：

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

集合：

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

得到：

df.loc[0].df_holder.df

Answer 2

文档说只有Series才能在DataFrame中。然而，传递DataFrames似乎也有效。下面是一个假设所有列都不在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

如果嵌套数据文件不能正常工作，您可以实现存储在big_df中的某种类型的指针，这些指针允许您访问存储在其他地方的信号数据。

Answer 3

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

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