numpy，scipy，sklearn或pandas在Python中组合三个2D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。如何将这3个矩阵折叠成一个相同的索引和列标签（m×n矩阵）的megastructure。现在它们是Pandas中的DataFrames。

#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将这些文件合并为一个矩阵，可以使用numpy scipy sklearn或pandas将所有数据都包含在一个指标中？所有值都是标量2D矩阵。

Answer 1

小组怎么了？你可以说

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

然后将它放在一个巨型结构中，并拥有所有Pandas令人敬畏的索引和选择功能。