2次元データを3次元データとしてひとまとめにする方法

Question

前提・実現したいこと

以下の2次元データを、ひとまとめにすることで3次元データを作成したいのですが、どのようにすればよいでしょうか。
分かりにくいですが、手書きのイメージです。

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd

#アルバイトの集合
n_member = 5
member = pd.Series(f"member{m+1}" for m in range(n_member))

#日にちの集合
n_day = 3
day = pd.Series(f"day{d+1}" for d in range(n_day))

#時刻の集合
n_time = 9
time = pd.Series(f"{t+12}時" for t in range(n_time))
#t時 : t時～t+1時


#希望出勤時間(Day1)
Day1kiboutime = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                              [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], index=member, columns=time)



#希望出勤時間(Day2)
Day2kiboutime = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                              [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], index=member, columns=time)


#希望出勤時間(Day3)
Day3kiboutime = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                              [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], index=member, columns=time)

簡単な説明で申し訳ありません。
ご教授いただけると幸いです。よろしくお願いします。

Answer 1

【追記】
3次元ではありませんがPandasのMultiIndexを使用する方法はどうでしょうか？

df_list = [Day1kiboutime, Day2kiboutime, Day3kiboutime]
df_list2 = []
i = 1
for df in df_list:
    df = df.T
    df['kiboutime'] = 'Day' + str(i) + 'kiboutime'
    df = df.set_index('kiboutime', append=True)
    df = df.swaplevel(0, 1)
    df = df.T
    df_list2.append(df)
    i += 1
    
multi_df = pd.concat(df_list2, axis=1)
print(multi_df)
#kiboutime	Day1kiboutime	Day2kiboutime	Day3kiboutime
#12時	13時	14時	15時	16時	17時	18時	19時	20時	12時	...	20時	12時	13時	14時	15時	16時	17時	18時	19時	20時
#member1	0	0	0	1	1	1	0	0	0	0	...	0	0	0	0	1	1	1	0	0	0
#member2	0	0	0	1	1	1	0	0	0	0	...	0	0	0	0	1	1	1	0	0	0
#member3	1	1	1	0	0	0	1	1	1	1	...	1	1	1	1	0	0	0	1	1	1
#member4	1	1	1	0	0	0	1	1	1	1	...	1	1	1	1	0	0	0	1	1	1
#member5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

12時のデータを抽出する例

print(multi_df.xs('12時', level=1, axis=1))
#kiboutime	Day1kiboutime	Day2kiboutime	Day3kiboutime
#member1	0	0	0
#member2	0	0	0
#member3	1	1	1
#member4	1	1	1
#member5	0	0	0

こちらでやりたい処理は出来ないでしょうか？

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pandasでの話です。

以前はpandas.Panelというものがあったのですが、バージョン0.20.0にて廃止されました。
現在は下記での対応となるようです。

Deprecated since version 0.20.0: The recommended way to represent 3-D data are with a MultiIndex on a DataFrame via the to_frame() method or with the xarray package. Pandas provides a to_xarray() method to automate this conversion.

pandas.Panel

Comments

[K.takita]

返信遅くなり申し訳ありません。ご回答ありがとうございます。
一通り目を通し、items = member, major_axis = time, minor_axis =dayに対応させるように作成すればよいのかなと思ったのですが、そのままmember, time, dayとしても中身がないデータになってしまうので、どのようにして作成した2次元データに対応させればいいのでしょうか。

[K.takita]

meg_さん
ご回答いただきありがとうございます。一度そちらの方法をもとに行ってみたいと思います。