Python 组织熊猫数据帧信息的最有效方法

我想存储在pandas dataframe上的数据结构可以表示为：

        F1    F2     F3 . . . .

a
b
c
t1
t2
.
.
t18000
x1
x2
.
.
x18000
y
z

当我想可视化行只是为了了解数据帧包含的信息时，我不想看到18000个t或x变量。相反，我想做这样的事情：[a，b，c，t，x，y，z]

我对Pandas模块不是很熟悉，所以我的问题是，将来我应该如何存储信息以达到我上面提到的行名称？更具体地说：

• 我应该将t和x值作为数组存储在一个单元格中吗

               F1                F2        ...
  a
  b
  c
  t [t1 t2 .. t18000]
  x [x1 x2 .. x18000]
  y
  z                                                    
  

• 或者，是否有一种固有的方式来可视化多个索引，这些索引与pandas中的一个索引具有相同的行名称

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有几种方法可以做到这一点。您可以使用，它允许您创建层次索引。例如：

df = pd.DataFrame({'F1': range(4)}, index=[['x', 'x', 'y', 'y'], ['x1', 'x2', 'y1', 'y2']])

将为您提供如下数据帧：

        F1
x   x1  0
    x2  1
y   y1  2
    y2  3

您可以简单地

groupby

level，例如to sum，

df.groupby（level=0.sum（）

或者，如果您不想要索引，您可以使用

groupby

中的函数。例如，按索引中的第一个字符分组：

df = pd.DataFrame({'F1': range(4)}, index=['x1', 'x2', 'y1', 'y2'])
df.groupby(lambda index: index[0]).sum()