使用2个数据框创建3D pandas数据帧

在Python中，可以使用pandas库来创建和操作数据框（DataFrame）。要创建一个3D的pandas数据帧，可以使用两个数据框来构建。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用两个数据框来创建一个3D的pandas数据帧。假设我们有两个数据框df1和df2，它们具有相同的列名和索引：

# 创建第一个数据框df1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建第二个数据框df2
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 11, 12], 'B': [13, 14, 15], 'C': [16, 17, 18]})

接下来，我们可以使用pandas的concat()函数将这两个数据框沿着一个新的维度（例如时间维度）进行连接，从而创建一个3D的pandas数据帧：

# 使用concat函数连接两个数据框，并指定keys参数来创建一个新的维度
df_3d = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])

# 打印输出3D pandas数据帧
print(df_3d)

输出结果如下所示：

         A   B   C
df1 0    1   4   7
    1    2   5   8
    2    3   6   9
df2 0   10  13  16
    1   11  14  17
    2   12  15  18

在这个例子中，我们使用了两个数据框df1和df2来创建一个3D的pandas数据帧df_3d。通过指定keys=['df1', 'df2']参数，我们创建了一个新的维度，其中df1和df2是这个维度的两个子维度。每个子维度都保留了原始数据框的列和索引。

这是一个简单的示例，展示了如何使用两个数据框创建一个3D的pandas数据帧。在实际应用中，您可以根据自己的需求和数据结构来创建更复杂的3D数据帧。

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