Python中DataFrames的DataFrame（Pandas）

Question

这里的想法是，对于每一年，我都能够创建三个数据框（df1、df2、df3），每个包含不同的公司和股票价格（'公司'和'价格'是 df1~df3 中的两列）。我想每年使用另一个数据框（下面称为“存储”）来存储三个数据框。

这是我的代码：

store = pd.DataFrame(list(range(1967,2014)), columns=['year'])
for year in range(1967,2014):
    ....some codes that allow me to generate df1, df2 and df3 correctly...
    store.loc[store['year']==year, 'df1']=df1
    store.loc[store['year']==year, 'df2']=df2
    store.loc[store['year']==year, 'df3']=df3

在此代码之后，我没有收到错误警告或任何内容。 但在“存储”数据框中，“df1”、“df2”和“df3”列都是“NAN”值。

Answer 1

我认为 pandas 为您的建议提供了更好的选择（理由如下）。

首先，有 pandas.Panel 数据结构，它适用于您在这里所做的事情。

但是，正如 Wes McKinney（Pandas 的作者）在他的书 Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython 中指出的那样，多维索引在很大程度上提供了更好的选择。

考虑以下代码替代方案：

dfs = []
for year in range(1967,2014):
    ....some codes that allow me to generate df1, df2 and df3 
    df1['year'] = year
    df1['origin'] = 'df1'
    df2['year'] = year
    df2['origin'] = 'df2'
    df3['year'] = year
    df3['origin'] = 'df3'
    dfs.extend([df1, df2, df3])
df = pd.concat(dfs)

这将为您提供一个包含 4 列的 DataFrame：'firm'、'price'、'year' 和 'origin'。

这使您可以灵活地：

• 按等级组织，例如'year' 和'origin'：df.set_index(['year', 'origin'])，例如'origin' 和'price'：df.set_index(['origin', 'price'])

• 根据不同级别做groupbys

• 一般来说，按照许多不同的方式对数据进行切片和切块。

您在问题中的建议使一维（原点）任意不同，很难想到这方面的优势。如果由于性能等原因需要沿某个维度进行拆分，您可以将 DataFrame 与标准 Python 数据结构更好地结合起来：

• 将每年映射到具有其他三个维度的 Dataframe 的字典。

• 三个 DataFrame，每个原点一个，每个具有三个维度。