python - df[x]、df[[x]]、df ['x' ]、df[['x' ]] 和 df.x 之间的区别

Question

努力理解标题中 5 个示例之间的区别。系列与数据框有一些用例吗？什么时候应该使用一个而不是另一个？哪些是等价的？

Answer 1

1. df[x] — 使用变量 x 索引列。返回 pd.Series
2. df[[x]] — 使用变量 x 对单列 DataFrame 进行索引/切片。返回 pd.DataFrame
3. df['x'] — 索引名为“x”的列。返回 pd.Series
4. df[['x']] — 对只有一个名为“x”的列的单列 DataFrame 进行索引/切片。返回 pd.DataFrame
5. df.x — 点访问器表示法，等同于 df['x'](但是，limitations 在什么 x 可以命名，如果要成功使用点符号)。返回 pd.Series

使用单括号[...]，您只能将单个列索引为系列。使用双括号 [[...]]，您可以根据需要选择任意数量的列，这些列将作为新 DataFrame 的一部分返回。

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设置

df
   ID   x
0   0   0
1   1  15
2   2   0
3   3   0
4   4   0
5   5  15

x = 'ID'

示例

df[x]

0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
Name: ID, dtype: int64

type(df[x])
pandas.core.series.Series

df['x']

0     0
1    15
2     0
3     0
4     0
5    15
Name: x, dtype: int64

type(df['x'])
pandas.core.series.Series

df[[x]]

   ID
0   0
1   1
2   2
3   3
4   4
5   5

type(df[[x]])
pandas.core.frame.DataFrame

df[['x']]

    x
0   0
1  15
2   0
3   0
4   0
5  15

type(df[['x']])
pandas.core.frame.DataFrame

df.x

0     0
1    15
2     0
3     0
4     0
5    15
Name: x, dtype: int64

type(df.x)
pandas.core.series.Series

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Indexing and Selecting Data