大括号中的双括号“ [[…]]”和单括号“ [..]”索引之间的区别
我对以下代码行的语法感到困惑:
x_values = dataframe[['Brains']]
数据框对象由2列(“大脑”和“身体”)组成
Brains Bodies42 34
32 23
当我打印x_values时,我得到这样的东西:
Brains0 42
1 32
就dataframe对象的属性和方法而言,我知道pandas文档,但双括号语法使我感到困惑。
回答:
考虑一下:
来源DF:
In [79]: dfOut[79]:
Brains Bodies
0 42 34
1 32 23
选择一列-生成Pandas.Series:
In [80]: df['Brains']Out[80]:
0 42
1 32
Name: Brains, dtype: int64
In [81]: type(df['Brains'])
Out[81]: pandas.core.series.Series
选择DataFrame的子集-结果为DataFrame:
In [82]: df[['Brains']]Out[82]:
Brains
0 42
1 32
In [83]: type(df[['Brains']])
Out[83]: pandas.core.frame.DataFrame
第二种方法允许我们从DataFrame中选择多个列。第一个仅用于选择单列…
演示:
In [84]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,6), columns=list('abcdef'))In [85]: df
Out[85]:
a b c d e f
0 0.065196 0.257422 0.273534 0.831993 0.487693 0.660252
1 0.641677 0.462979 0.207757 0.597599 0.117029 0.429324
2 0.345314 0.053551 0.634602 0.143417 0.946373 0.770590
3 0.860276 0.223166 0.001615 0.212880 0.907163 0.437295
4 0.670969 0.218909 0.382810 0.275696 0.012626 0.347549
In [86]: df[['e','a','c']]
Out[86]:
e a c
0 0.487693 0.065196 0.273534
1 0.117029 0.641677 0.207757
2 0.946373 0.345314 0.634602
3 0.907163 0.860276 0.001615
4 0.012626 0.670969 0.382810
如果仅在列表中指定一列,则将获得包含一列的DataFrame:
In [87]: df[['e']]Out[87]:
e
0 0.487693
1 0.117029
2 0.946373
3 0.907163
4 0.012626
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