python - 在 Pandas 数据框列中存储不同值的最佳方式？

Question

我很难找出在 pandas 列中存储关于同一实体的多个数据的最佳或最简单方法，例如，我有一些 pandas 数据框，如下所示:

                a    b     c
     item0    2.0  NaN   1.1
     item1    1.3  2.2   2.0
     item2    1.4  NaN   NaN

                a    b     c
     item0    foo  bar   bar
     item1    bar  foo   bar
     item2    foo  foo   bar

我想将这些数据帧值聚合为一个，但我没有成功尝试将它们分配给多索引数据帧，这是我希望得到的:

                                   a                        b                         c
     item0    {prop1:2.0, prop2: foo}  {prop1:NaN, prop2: bar}   {prop1:1.1, prop2: bar}
     item1    {prop1:1.3, prop2: bar}  {prop1:2.2, prop2: foo}   {prop1:2.0, prop2: bar}
     item2    {prop1:1.4, prop2: foo}  {prop1:NaN, prop2: foo}   {prop1:NaN, prop2: bar}

或者

                         a              b              c
              prop1  prop2   prop1  prop2   prop1  prop2
     item0      2.0    foo     NaN    bar     1.1    bar
     item1      1.3    bar     2.2    foo     2.0    bar
     item2      1.4    foo     NaN    foo     NaN    bar

是否有一种简单的方法来以这些形式聚合多个数据框？

Answer 1

第二个选项更可取。当您将对象存储在像字典这样的 DataFrame 中时，您会失去很多 pandas 的效率。基本操作也变得更加困难。

由于对齐是在索引上，这只是 concat 与 keys 参数。如果您想要底部的 prop，则可以交换级别。

res = (pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['prop1', 'prop2'])
         .swaplevel(0,1, axis=1)
         .sort_index(axis=1))

print(res)
          a           b           c      
      prop1 prop2 prop1 prop2 prop1 prop2
item0   2.0   foo   NaN   bar   1.1   bar
item1   1.3   bar   2.2   foo   2.0   bar
item2   1.4   foo   NaN   foo   NaN   bar