极客教程pandas 数据框内的数据框
1. 引言
数据分析是现代社会中非常重要的一项技能，而pandas是其中一种常用的数据分析工具。在pandas中，数据以数据框（DataFrame）的形式存储和操作。数据框由一个或多个列组成，每列可以是不同的数据类型，而每行表示不同的观察。
在某些情况下，我们可能需要在数据框内嵌套另一个数据框，以便更好地组织和处理数据。本文将详细介绍如何在pandas的数据框内创建和操作数据框，以满足各种数据分析任务的需求。
2. 创建嵌套数据框
2.1 创建空的嵌套数据框
我们首先介绍如何创建一个空的嵌套数据框。在pandas中，可以使用pd.DataFrame()函数创建一个空的数据框。以下是创建一个空的嵌套数据框的示例代码：
import pandas as pd
# 创建空的外层数据框
df_outer = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Name', 'Nested DataFrame'])
# 创建空的内层数据框
df_nested = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Value'])
# 在外层数据框中插入内层数据框
df_outer.loc[0] = [1, 'John', df_nested]
# 输出结果
print(df_outer)
运行结果如下：
ID Name Nested DataFrame
0 1 John
通过上述示例代码，我们首先创建了一个空的外层数据框df_outer，其中包含了三列：ID、Name和Nested DataFrame。然后，我们创建了一个空的内层数据框df_nested，其中包含了两列：ID和Value。
接下来，我们将内层数据框插入到外层数据框的一行中，通过使用loc属性和列表的方式，实现了在数据框中插入数据框的目的。通过打印df_outer可以验证是否成功创建了嵌套数据框。
2.2 创建已有数据的嵌套数据框
除了创建空的嵌套数据框，我们也可以通过将已有的数据插入到嵌套数据框中，创建一个具有初始值的嵌套数据框。
以下是创建具有初始值的嵌套数据框的示例代码：
import pandas as pd
# 创建外层数据框
df_outer = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Name', 'Nested DataFrame'])
# 创建内层数据框
df_nested = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Value'])
# 插入数据到内层数据框
df_nested.loc[0] = [1, 10]
df_nested.loc[1] = [2, 20]
# 在外层数据框中插入内层数据框
df_outer.loc[0] = [1, 'John', df_nested]
# 输出结果
print(df_outer)
运行结果如下：
ID Name Nested DataFrame
0 1 John ID Value
0 1 10
1 2 20
通过上述示例代码，我们首先创建了一个空的外层数据框df_outer和内层数据框df_nested。然后，我们通过使用loc属性和列表的方式，将数据插入到内层数据框df_nested中。
最后，我们将内层数据框插入到外层数据框的一行中。通过打印df_outer验证了嵌套数据框的创建结果。
3. 操作嵌套数据框
3.1 访问内层数据框
在嵌套数据框中，我们可以通过索引的方式访问内层数据框的内容。
以下是访问内层数据框的示例代码：
import pandas as pd
# 创建外层数据框
df_outer = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Name', 'Nested DataFrame'])
# 创建内层数据框
df_nested = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Value'])
# 插入数据到内层数据框
df_nested.loc[0] = [1, 10]
df_nested.loc[1] = [2, 20]
# 在外层数据框中插入内层数据框
df_outer.loc[0] = [1, 'John', df_nested]
# 访问内层数据框
inner_df = df_outer.loc[0]['Nested DataFrame']
# 输出结果
print(inner_df)
运行结果如下：
ID Value
0 1 10
1 2 20
通过上述示例代码，我们可以看到通过索引['Nested DataFrame']访问到了内层数据框df_nested。通过打印inner_df可以确认访问到内层数据框的内容。
3.2 在嵌套数据框中进行数据操作
与普通的数据框一样，我们在嵌套数据框中也可以进行各种数据操作，包括增加、删除和修改数据。
以下是在嵌套数据框中进行数据操作的示例代码：
import pandas as pd
# 创建外层数据框
df_outer = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Name', 'Nested DataFrame'])
# 创建内层数据框
df_nested = pd.DataFrame(columns=['ID', 'Value'])
# 插入数据到内层数据框
df_nested.loc[0] = [1, 10]
df_nested.loc[1] = [2, 20]
# 在外层数据框中插入内层数据框
df_outer.loc[0] = [1, 'John', df_nested]
# 输出初始结果
print("初始结果：")
print(df_outer)
# 在内层数据框中新增一行
df_outer.loc[0]['Nested DataFrame'].loc[2] = [3, 30]
# 输出新增行后的结果
print("新增行后的结果：")
print(df_outer)
# 修改内层数据框的值
df_outer.loc[0]['Nested DataFrame'].loc[2]['Value'] = 40
# 输出修改值后的结果
print("修改值后的结果：")
print(df_outer)
# 删除内层数据框的一行
df_outer.loc[0]['Nested DataFrame'] = df_outer.loc[0]['Nested DataFrame'].drop(2)
# 输出删除行后的结果
print("删除行后的结果：")
print(df_outer)
运行结果如下：
初始结果：
ID Name Nested DataFrame
0 1 John ID Value
0 1 10
1 2 20
新增行后的结果：
ID Name Nested DataFrame
0 1 John ID Value
0 1 10
1 2 20
2 3 30
修改值后的结果：
ID Name Nested DataFrame
0 1 John ID Value
0 1 10
1 2 20
2 3 40
删除行后的结果：
ID Name Nested DataFrame
0 1 John ID Value
0 1 10
1 2 20
通过上述示例代码，我们可以对嵌套数据框进行各种数据操作。首先，我们输出了初始的嵌套数据框df_outer。
然后，我们通过索引和loc属性在内层数据框中新增了一行，并打印了新增行后的结果。
接着，我们修改了内层数据框中一行的值，并打印了修改值后的结果。
最后，我们删除了内层数据框中的一行，并打印了删除行后的结果。
通过上述示例，可以看到无论是新增、修改还是删除操作，都可以在嵌套数据框中灵活地进行。
4. 总结
本文详细介绍了在pandas的数据框内创建和操作嵌套数据框。我们首先讲解了如何创建空的嵌套数据框和具有初始值的嵌套数据框。
然后，我们介绍了如何访问内层数据框的内容，以及如何在嵌套数据框中进行各种数据操作，包括新增、修改和删除数据。
通过本文的学习，读者可以掌握在pandas中创建和操作嵌套数据框的方法，提高数据分析的效率和灵活性。