numpy、scipy、sklearn 或 pandas 在 Python 中组合三个二维矩阵

Question

我正在使用 Python 2.7.6

我有三个具有相同列 (n) 和相同行 (m) 的二维矩阵。我如何将这 3 个矩阵折叠成一个具有相同索引和列标签的巨型结构（m x n 矩阵）。现在它们是 Pandas 中的数据帧。

#Pseudocode
import pandas as pd
import numpy as np

DF_1 = pd.DataFrame(data)
DF_2 = pd.DataFrame(data)
DF_3 = pd.DataFrame(data)

#I was thinking maybe a dot product like:

np.dot(DF_metNorm.as_matrix(),DF_cnvNorm.as_matrix(),DF_gexNorm.as_matrix())

#but np.dot() can only take two matrices

有没有其他方法可以使用 numpy scipy sklearn 或 pandas？所有值都是标量二维矩阵。

Answer 1

面板有什么问题？你可以说

panel = pd.Panel({'df1' : DF_1,
                  'df2' : DF_2,
                  'df3' : DF_3})

然后将它与所有 Pandas 令人敬畏的索引和选择功能结合在一个巨型结构中。