ここでは、達成したいと思っているものの簡略化された類推を示します。DataFrame
オブジェクトを格納します。パンダ:別のDataFrame、つまりネストされたDataFrame内にDataFrameオブジェクトを格納する
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,4,6]], columns=list('DEF'))
>>> df
166: D E F
0 1 2 3
1 2 4 6
私は、新しいデータフレームを作成し、私は新しい列の値として、新しいDataFrame
オブジェクトを挿入すると、外出先での新しい列を追加します。コードを参照してください。
df.loc[df['F'] == 6, 'G'] = pickle.dumps(df_in_df)
>>> df
187: D E F G
0 1 2 3 NaN
1 2 4 6 ccopy_reg\n_reconstructor\np0\n(cpandas.core.f...
>>> revive_df_from_df = pickle.loads(df.loc[df['F'] == 6, 'G'].item())
>>> revive_df_from_df
191: X Y Z
0 11 13 17
1 19 23 31
私が言及した後、今日の自分自身をパンダを使用して開始しました:ところで、私は文字列にデータフレームを酸洗することによって、このオーバー回避策を見つけるために管理しているが、私はそれについて何かいい感じない
>>> df_in_df = pd.DataFrame([[11,13,17],[19, 23, 31]], columns=list('XYZ'))
>>> df.loc[df['F'] == 6, 'G'] = df_in_df
>>> df
D E F G
0 1 2 3 NaN
1 2 4 6 NaN
>>> df.loc[df['F'] == 6, 'G'].item()
nan
>>> # But the below works fine, i.e. when I insert an integer
>>> df.loc[df['F'] == 6, 'G'] = 4
>>> df
>>> D E F G
0 1 2 3 NaN
1 2 4 6 4.0
>>> # and to verify
>>> df.loc[df['F'] == 6, 'G'].item()
4.0
10分でパンダを通るので、私は慣習を知らない、どんな良いアイデア? ありがとう!
それはあなたが達成しようとしているかを理解するのは難しい - あなたは[パネル]について話している(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#パネル)? – MaxU
特定の行の列にDataFrameオブジェクトを挿入したいとします。 – wolframalpha
そして、なぜそれをやりたいのですか? Pandasは、高速なテーブルクエリフレームワークであると考えられています。 –