我有一个2015年2月1日至2015年10月31日期间约8.5k产品的亚马逊价格数据。目前，它以字典的形式提供，其中的键是从基准日期起的天数，值是从那天开始的新价格。例如，此处的价格从第1天起为10美元，在第45天更改为15美元，然后在第173天更改为9美元，此后没有变化。
{1:10,
45:15,
.
.
.
173:9}
存储此类时间序列以便使用python轻松操作的最佳方法是什么？我想执行很多汇总，并且还要查询特定日期的价格。最后，我将执行一些固定效应回归，并且混淆了什么是存储此时间序列的最佳方法，因此我的编程工作变得相对简单了。我可以将表存储为273列（每天一天）和对应于8.5k产品的行。我一直在研究可以帮助我完成此任务的熊猫模块，但是有更好的方法吗？谢谢！
我有一个这样的R数据帧包含不同时间的价格
product_1 product_2 product_3 product_4 product_5
t1 10 10 10 0 14
t2 20 0 50 15 15
t3 30 0 60 12 12
t4 40 14 15 5 0
在特定时间= t2之后,对于价格为0且至少一次的产品,什么查询会给我所有包含价格的表格？基本上是基于行和列条件的数据帧的子集.
product_2 product_5
t1 10 14
t2 0 15
t3 0 12
t4 14 0