假设您具有以下数据框:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.nan,columns=['A','B','C'],index=[0,1,2])
假设我想在此 Pandas 数据帧的顶部添加一个“层”，以使A列第0行具有其值，B列第0行具有不同的值，C列第0行具有某些值，A列第1行等等。因此，就像在现有数据框架之上的数据框架一样。
是否可以添加其他图层？一个人如何访问这些层？这样有效吗，也就是说，我应该一起使用一个单独的数据帧吗？是否可以通过访问各个层将这些多层保存为csv？或者是否有一种功能可以将它们分解为同一工作簿中的不同工作表？
最佳答案
pandas.DataFrame cannot have 3 dimensions:
但是，有一种方法可以用MultiIndex / Advanced Indexing伪造3维:
如果您确实需要额外的空间，请使用 pandas.Panel :
但不要错过文档中的这一重要免责声明:
还有 pandas.Panel4D (experimental)，您不太可能需要它。
关于python - 具有额外 "layer"的Pandas数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42632611/