Pandas中的嵌套数据

Question

首先：我知道这是一个危险的问题。关于在pandas中存储和访问嵌套数据有a lot个类似的问题，但我认为我的问题不同（更一般），所以请坚持下去。 ：）

我有1名运动员的中等锻炼数据集。每个锻炼具有日期和时间，约200个属性（例如平均速度和心率）和一些原始数据（例如每秒3-10个速度和心率值列表）。我有大约300次锻炼，每次锻炼平均包含约4000秒。

到目前为止，我尝试了3种解决方案，用pandas存储这些数据，以便能够对其进行分析：

1. 我可以使用MultiIndex并将所有数据存储在1个DataFrame中但是这样 DataFrame会变得非常大（这不是一个问题 但在视觉上检查它会很困难）并且切片数据很麻烦。
2. 另一种方法是存储日期和属性 在DataFrame df_1中并将原始数据存储在单独的文件中 我将存储在单独的列df_2中的DataFrame raw_data 在df_1。
3. ...或（类似于（2））我可以将原始数据存储在单独的DataFrame中 我存储在dict中，其键与索引相同 DataFrame df_1。

这些解决方案中的任何一个都起作用，对于这个用例，它们中的任何一个都没有重大的性能优势。对我来说（1）感觉最好的＆＃39; Pandorable＆＃39; （真的很喜欢那个词:)）但是切片数据很困难，DataFrame（打印它）的视觉检查是没有用的。 （2）感觉有点'hackish＆＃39;并且就地修改可能不可靠，但这个解决方案非常适合使用。 （3）丑陋而且有点难以使用，但在我看来也是最恐怖的。

问题：您认为每种方法的好处是什么，最有利的解决方案是什么？

顺便说一句：当然我对替代解决方案持开放态度。