Pandas 具有时间序列的高维数据

我试图制作一个熊猫数据框来保存我的实验数据。数据描述如下：

我有大约300个人参与了一个由大约200个试验组成的实验，每个试验都有一些实验控制的参数（~10个参数）。对于每个试验和每个人，我都有一些测量的时间序列，这是30个时间点长

将这些数据组织成数据帧的最佳方式是什么？我需要能够做一些事情，比如在特定参数的所有试验中，在特定时间获得每个个体的实验值，或者获得特定时间的平均值和独立试验的平均值，等等。基本上，我需要能够以最可想象的方式切片这些数据

谢谢

编辑：如果您想查看我目前的数据，请向下滚动到此笔记本中的最后3个单元格：

数据变量具有每个试验的所有参数，interp_traces变量是每个时间点、单个和试验的时间序列测量值数组

如果可能的话，我想把一切都放在一件事上。多重索引看起来很有希望。

在我看来

样本：

individuals = list('ABCD')
trials = list('ab')
par = list('xyz')

dates = pd.date_range('2018-01-01', periods=5)
n = ['ind','trials','pars']
mux = pd.MultiIndex.from_product([individuals, trials, par], names=n)

df = pd.DataFrame(index=mux, columns=dates)

---

---

您可以添加一些数据样本和预期输出吗？元数据在列表中吗？数据呢？你的笔记本很有趣，但你能创造吗？

print (df)
                2018-01-01 2018-01-02 2018-01-03 2018-01-04 2018-01-05
ind trials pars                                                       
A   a      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
    b      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
B   a      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
    b      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
C   a      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
    b      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
D   a      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
    b      x           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           y           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
           z           NaN        NaN        NaN        NaN        NaN