数据结构作为 Pandas Python 中的索引元素

Question

我是熊猫的新手，正在尝试学习它。我想知道是否可以实现以下目标。 假设我有一本字典：

import numpy as np
import pandas as pd
d = {
'l1': [1,2,3,4],
'm1': np.zeros((4,4)),
's1': ["x","y","z"]
}

d 是包含数字列表、numpy 数组和字符串列表的字典。现在假设我每个时间步长(或索引(都有像 d1 这样的字典对象。是否可以将对象存储为熊猫系列？

t1, d1
t2, d2
t3, d3
.....
tn, dn 

即 T1、T2 等代表时间索引，每个时间索引 D1、D2 等都是上述类型 D 的字典。这可能吗？

Answer 1

您可以将字典存储在数据帧或系列中，但这可能不是最佳方法。您应该创建包含基于字典的列的数据帧。

d1 = {
'l1': [1,2,3,4],
'm1': np.zeros((4,4)),
's1': ["x","y","z"]
}
d2 = {
'l1': [5,7,8,9],
'm1': np.zeros((4,3)),
's1': ["a","b","c"]
}
df = pd.DataFrame({'d': [d1, d2]}, index=pd.date_range('2020-06-20', periods=2, freq='h'))