Pandas DataFrame中添加元信息

在本文中，我们将介绍如何将元信息（metadata）添加到Pandas DataFrame中。元信息可以是任何有关数据的附加信息，例如数据来源、数据格式、数据解释等等。它们通常不包含在数据本身中，但是可以帮助我们更好地理解和分析数据。Pandas DataFrame是一种非常方便的数据结构，可以轻松地整理和分析数据。我们可以通过以下几种方法来添加元信息到DataFrame中。

阅读更多：Pandas 教程

使用属性

首先，我们可以使用DataFrame的属性来添加元信息。DataFrame有一个名为“attrs”的属性，它允许我们将任何元信息添加到DataFrame中。在下面的例子中，我们将一个名为“source”的元信息添加到DataFrame中：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
df.attrs['source'] = 'ABC Corporation'
print(df)

输出结果如下：

    Name  Age
0    Tom   28
1   Jack   34
2  Steve   29

我们可以看到DataFrame中没有“source”列，但是我们已经成功地将“source”元信息添加到DataFrame中了。我们可以通过以下方式来检索该元信息：

print(df.attrs['source'])

输出结果为：

ABC Corporation

使用注释

另一种添加元信息的方法是使用注释。DataFrame的列和行都支持注释，我们可以将元信息添加到注释中。

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('Name')
df.loc['Tom', 'Age'] = pd.Series({'value': 28, 'comment': 'Tom的年龄'})
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Info'], df.columns])
df.columns.set_names(['Category', 'Attribute'], inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

            Category Info   
           Attribute  Age
Name                     
Tom              NaN   28
Jack             NaN   34
Steve            NaN   29

在上面的示例中，我们首先将“Name”列设置为索引，然后将Tom的年龄加入到注释中。我们还将列名更改为“Info”并添加了一个二级索引。使用注释的好处是可以对每个数据点添加元信息，而不仅仅是整个数据集。

使用属性+注释

最后，我们可以将属性和注释组合使用来添加元信息。例如，我们可以将“source”元信息添加到属性中，并用注释描述每个数据点。

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('Name')
df.attrs['source'] = 'ABC Corporation'
df.loc['Tom', 'Age'] = pd.Series({'value': 28, 'comment': 'Tom的年龄'})
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Info'], df.columns])
df.columns.set_names(['Category', 'Attribute'], inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

            Category Info   
           Attribute  Age
Name                     
Tom              NaN   28
Jack             NaN   34
Steve            NaN   29

在上面的示例中，我们将“source”元信息添加到属性中，并为数据点添加了注释。这允许我们将元信息与每个数据点相关联。