如何存儲一系列時間序列數據，包括元數據

Question

我有一些原始數據，其中包含一系列（大約1e7）個事件，每個事件包含一些元數據（錄製時間，頻道號等）和實際的時間系列。通過處理數據，我計算了每個事件的一組（約20個）單值特徵。所以我結束了單值以下數據結構和一個數組：

1: eventID, ToR, channel, feat1, feat2,..., signal(shape=30000,) 
2: eventID, ToR, channel, feat1, feat2,..., signal 
3: . 
    . 

現在什麼是組織在Python這個數據的最佳方式，如果我想：

1. 訪問和劇情信號，通過所有的事件，其事件ID
2. 切片索引（或它的一部分）和情節FEAT1與FEAT2
3. 訪問數據列其名稱
4. 可能通過提供兩個訪問EVENTID它的特點
5. 可能刪除單個事件

雖然在Python字典存儲數據肯定是可能的，我覺得有一種更快的方式。熊貓數據幀似乎對我來說不可能，因爲數據的長度並不相同。

通過將士object它可以存儲陣列中陣列等[1, 2, 3, [4,5,6]]類型的numpy的陣列，但我失去它的名字，這將是至少不優選訪問數據的能力。

我可能對這種結構沒有正確的感覺，所以對此有什麼合適的方法？

Answer 1

我所有元數據存儲在一個數據幀：

1: eventID, ToR, channel, feat1, feat2,... 
2: eventID, ToR, channel, feat1, feat2,... 
3: ... 

然後，對於具有不同長度的時間序列，我會每個時間序列存儲在一個pd.Series()，在一個字典鍵控相同元數據索引（或可能由eventID）或列表（時間序列的N行映射到元數據的N行）。