1. Paneelgegevens (verouderd maar conceptueel relevant):

Panda's hadden vroeger een 'Panel'-object, maar dit is verouderd. Het was in wezen een container voor meerdere DataFrames. Hoewel het nu niet direct bruikbaar is, helpt het de conceptuele benadering te begrijpen:stel je voor dat elk DataFrame een segment langs één dimensie vertegenwoordigt.

2. Een enkel DataFrame gebruiken met een MultiIndex:

Dit is de meest efficiënte en aanbevolen methode. U maakt een MultiIndex voor uw kolommen om de derde dimensie weer te geven.

```python

importeer panda's als pd

importeer numpy als np

Voorbeeld van 3D-gegevens (2x3x4)

data_3d =np.random.rand(2, 3, 4)

Maak een MultiIndex voor de kolommen

matrices =[

['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], # Laag 1

['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'] # Laag 2

]

tupels =lijst(zip(*arrays))

index =pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, namen=['Laag1', 'Laag2'])

Geef de gegevens een nieuwe vorm in een 2D-array die geschikt is voor een DataFrame

data_2d =data_3d.reshape(2, 6)

Maak het DataFrame met de MultiIndex

df =pd.DataFrame(data_2d, index=bereik(2), kolommen=index)

afdrukken(df)

Toegang tot gegevens:

print("\nToegang tot element op Laag1='A', Laag2='X', rij 0:")

print(df.loc[0, ('A', 'X')])

Toegang tot een segment:

print("\nToegang tot alle gegevens voor Layer1='A':")

print(df.loc[:, 'A'])

#Een nieuwe laag toevoegen (Laag3):

#Hiervoor moeten de gegevens worden geherstructureerd

new_data_3d =np.random.rand(2,3,4,2) #Een dimensie toegevoegd

nieuwe_data_2d =nieuwe_data_3d.reshape(2,12)

matrices =[

['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A','B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'], # Laag 1

['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y','X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'] # Laag 2

,['Z1', 'Z1','Z1','Z1','Z1','Z1','Z1','Z1','Z1','Z1','Z1','Z1'] # Laag 3

]

tupels =lijst(zip(*arrays))

index =pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, namen=['Laag1', 'Laag2','Laag3'])

df_new =pd.DataFrame(new_data_2d,index=bereik(2),kolommen=index)

print("\nDataFrame met een nieuwe Layer3:")

afdrukken(df_nieuw)

```

3. Een woordenboek van DataFrames gebruiken:

Dit is minder efficiënt dan een MultiIndex, maar biedt meer flexibiliteit voor complexe scenario's.

```python

gegevens ={}

voor i binnen bereik(2):

data[i] =pd.DataFrame(np.random.rand(3, 4))

Toegang tot gegevens:

afdrukken(gegevens[0])

```

De juiste aanpak kiezen:

* MultiIndex: Het beste voor de meeste gevallen, biedt goede prestaties en efficiënte gegevenstoegang als uw derde dimensie relatief klein tot middelgroot is.

* Woordenboek van dataframes: Het is beter als u een aanzienlijk groter aantal "lagen" in uw 3D-gegevens heeft of als uw verschillende lagen zeer verschillende structuren hebben.

Vergeet niet zorgvuldig te overwegen hoe u toegang krijgt tot uw gegevens en deze kunt manipuleren zodra deze op een van deze manieren zijn gestructureerd. De MultiIndex-aanpak verdient over het algemeen de voorkeur vanwege de efficiëntie en de ingebouwde mogelijkheden van Pandas voor het werken met MultiIndexen. Voor zeer grote datasets kunt u overwegen om Dask of Vaex te gebruiken, die zijn ontworpen voor out-of-core berekeningen.