Python 建筑动态结构

我正在用包含动态结构的样本构建熊猫数据框架。我的静态特性总是出现在每个示例中，而动态特性组（具有静态特性的事件）可以随所考虑的示例而变化

我将向您展示一个包含5个示例的数据库示例：

• 个人1:SF E1
• 个人2:SF E1 E2 E3
• 个人3:SF E1 E2 E3 E4
• 个人4:SF E1 E2 E3 E4 E5 E6
• 个人5：SF E1 E2 E3

在哪里

• SF：静态特性
• Ei：事件i

这些事件包含静态功能（在其余事件中没有变化）。假设一个事件包含3个特性，那么数据集如下所示：

• 个人1:SF E1F1 E2F2 E1F3
• 个人2:SF E1F1 E2F2 E1F3 E2F1 E2F2 E2F3 E3F1 E3F2 E3F3
• 个人3：。。。（同样的类比）
• 个人4：。。。（同样的类比）
• 个人5：。。。（同样的类比）

熊猫有办法应对这种情况吗？熊猫能处理嵌套的数据帧吗

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我在考虑取所有个体（样本）的最大事件数，并用算法填充缺失的数据。感谢您的帮助

问题与

机器学习

和

scikit学习

无关-敬请不要垃圾邮件标记（已删除）您是否尝试使用分层索引@sathyz，但仍然无法解决行长不同的问题。。（有些人会有4个事件，其他人会有8个，以此类推。）。我的目标是构建一个固定的数据框架（行：#患者，列：#特征），然后每个人的#特征应该相同。我唯一能想到的就是创建缺失的数据列，然后使用MICE或其他插补算法进行插补。。