Pandas 熊猫：数据帧中的数据帧
我需要创建一个Pandas 熊猫：数据帧中的数据帧,pandas,Pandas,我需要创建一个DataFrame，其中包含DataFrames列。列中的DataFrames大小不同，我得到一个StopIteration异常。当数据帧大小相同时，不会发生这种情况。我知道面板更适合这种情况，但在这种情况下我需要数据帧 a=pd.DataFrame({'cat1':['one','two','three'],'cat2':['four','five','six']}) b=pd.DataFrame({'cat1':['ten','eleven'],'cat2':['twelve'
DataFrameDataFramesDataFramesStopIteration数据帧面板数据帧a=pd.DataFrame({'cat1':['one','two','three'],'cat2':['four','five','six']})
b=pd.DataFrame({'cat1':['ten','eleven'],'cat2':['twelve','thirteen']})
pd.DataFrame({'col1':{'row1':a,'row2':b}})
如果我分别从“cat1”、“cat2”中删除“三”和“六”项，那么这就可以了。你知道我怎样才能做到这一点吗 这不是一个好主意，您会失去所有的效率，因为事物被视为
对象In [20]: a
Out[20]:
cat1 cat2
0 one four
1 two five
2 three six
In [21]: b
Out[21]:
cat1 cat2
0 ten twelve
1 eleven thirteen
In [22]: pd.concat([ a, b ], keys={ 'row1' : a, 'row2' : b })
Out[22]:
cat1 cat2
row1 0 one four
1 two five
2 three six
row2 0 ten twelve
1 eleven thirteen
我在pandas作者的《Python for Data Analysis》一书中没有提到DataFrame中的DataFrame。请问你的最终目标是什么？我有一份证券下跌的清单和一系列领域的进展。其中一些字段会生成一个表（即持有者列表或股息历史记录），我想将其与标量值（价格、pct变化、名称等）结合起来。我已经有了一个面板视图，但希望有一个整个表的单一视图。这仅仅是为了能够在代码中推广这种方法，即无论字段的形状如何，我都可以使用DF.ix['security'，'field']。我想唯一正确的方法就是用一个面板[安全][字段]来实现这一点。我只是在尝试泛化。还有一个选项，可以使用
面板创建分层索引的数据帧
。to\u frame（filter\u observations=False）df['scalar1']=234