Python 可变索引异构数据结构？

Python中是否有符合这些条件的数据类或类型

我正在尝试构建一个如下所示的对象：

• 实验数据
  • ID 1
    • 示例信息1:

      字符串

    • 示例信息2:

      字符串

    • 数据帧_1:

      pandas数据帧

    • 数据帧_2:

      pandas数据帧

  • ID 2
    • （等等）

现在，我正在使用一个

dict

来保存对象（“实验数据”），该对象包含每个ID的

namedtuple

。每个

namedtuple

都有一个用于连接到样本的相应数据的命名字段。这允许我对所有ID进行索引，并对每个ID下的所有字段进行索引

但是，在下游分析期间，我需要更新和/或替换每个ID下的条目。由于元组是不可变的，所以这似乎是不可能的

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是否有更好的实施方案

您可以使用一个dict of dict而不是一个dict of namedtuples。dict是可变的，因此您可以修改内部dict

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考虑到您在评论中所说的每个数据帧-1和-2的结构具有可比性，您还可以通过向每个数据帧添加一列，其中包含跨所有行重复的

sample\u info\u 1

的值，以及

sample\u info\u 2

的值，将所有数据帧分组到一个大数据帧中。然后，您可以将所有数据帧1合并成一个大数据帧，同样，对于数据帧2，也可以将所有数据合并成两个数据帧。（根据这些数据帧的结构，您甚至可以将它们合并为一个数据帧。）

您可以使用dict of dict。或者，如果内部数据帧的结构是一致的，您可以使用更大的数据帧，将内部数据帧包含到某些列中。不确定这是否是您的意思，但Dataframe1和Dataframe2具有不同的结构。更重要的是，是否所有Dataframe1的结构（即每个ID的结构）在某种程度上是一致的（对于DataFrame2s也是如此）。你能描述一下内部数据帧的结构吗？是的。所有Dataframe1和Dataframe2在所有ID中共享相同的结构。每个ID都有两个关联的文件，我正在读取这些文件来创建df，但随后必须对其执行下游操作。那么，您不能只向每个数据帧添加两列，其中包含

sample\u info\u 1

和

sample\u info\u 2

（每行重复），然后合并所有数据帧吗？然后，您将只有两个包含所有数据的数据帧。（你甚至可以把他们合在一起）谢谢。正如我在评论中提到的，我发现

dicts

的

dict

解决方案在这里起作用，特别是在使用

dict

类型的

defaultdict

初始化后，例如

ExperimentData=collections.defaultdict（dict）

。这允许您以后从循环中运行

ExperimentData[sampleID]['sample\u info\u 1']='my char string'

等，如果条目已经存在，则更新该条目，而无需重新初始化整个dict（并丢失以前的条目）