複数銘柄の時系列データをpandas1.0以降で、3次元的に扱うための方法について

Question

前提・実現したいこと

以下の図のように、日本株の全銘柄についての時系列データを各銘柄名のcsvファイルから読み取り、
特定の指標（３点チャージやRerativeStrengthなど）に合致しているかを分析するプログラムを作ろうとしています。
その際、特定指標は全銘柄の相対的な情報（加重平均の相対的な大小をrank付けするなど）を用いるものもあるため、
全銘柄を一つのdfに3次元的に取り込み、処理できればと考えています。

発生している問題・エラーメッセージ

データの処理にpandasを使用しているのですが、pandasでは、ver.0.23以降（？）から、panelが廃止され、
一つのdfで、3次元データが扱えなくなっています。
(昔はdataReaderとかで取得したデータはpanelとして扱われていたように記憶しています。）
pandas1.0以降（自前環境では現状pandas1.3を使用）では、三次元的なデータを扱う方法が分からず、
良い方法があればご教示いただければと考えています。
(pandas以外でよいライブラリがあるのであれば、そちらをご教示いただければ幸甚です）

試したこと

pandasで3次元データを扱えるようにするための方法を調査した。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.9
pandas 1.3.0

Answer 1

他に回答がつかないようなので、参考まで。

MultiIndexを使えば、ある程度3次元っぽいことはできると思います。

また、Panelが廃止された時のドキュメント(https://pandas.pydata.org/docs/whatsnew/v0.25.0.html)によると、xarrayを使ってください、ということみたいです。

Comments

[H.K2]

ありがとうございます。ちょっとXarrayの例題を調べながら自分のやりたいことができないかを調べてみます。