python - 带有字符串列名的 DataFrame

Question

我有以下问题:我构建了一个带有整数列名和周期索引的 DataFrame。现在，如果我使用以下函数重命名列:

df.rename(columns = lambda x: str(x), inplace=True)

因此，我将列的类型转换为字符串，我观察到以下奇怪的行为:在操作之前，如果我从框架中取出一列，我就会得到一个系列。现在，在某些列上我获得了一个 DataFrame:以前 df.loc[:,1] 给出了一个系列:

现在，df.loc[:,'1'] 给出一个周期索引长度为 0 的 DataFrame 以及 df 的完整原始列。

有人知道我是否做错了什么或者我是否偶然发现了错误？

这是重现该错误的代码片段(？):

A = pd.DataFrame(dict(zip(range(0,9000), [pd.Series([1,2,3], [pd.Period(1), pd.Period(2), pd.Period(3)]) for x in range(0,9000)])))

A[5000]
A.rename(columns = lambda x: str(x), inplace=True)

A['5000'] # This should return a DataFrame with a zero-PeriodIndex and the full columns!

提前非常感谢您并致以最诚挚的问候马克

Answer 1

这是在主控中。看起来正确

In [11]: A = pd.DataFrame(dict(zip(range(0,9000), [pd.Series([1,2,3], [pd.Period(1), pd.Period(2), pd.Period(3)]) for x in range(0,9000)])))

In [12]: A['5000']
Out[12]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
PeriodIndex: 0 entries
Columns: 9000 entries, 0 to 8999
dtypes: int64(9000)

In [13]: A[5000]
Out[13]: 
1-01-01    1
1-01-02    2
1-01-03    3
Freq: D, Name: 5000, dtype: int64

In [14]: A.rename(columns = lambda x: str(x), inplace=True)

In [15]: A['5000']
Out[15]: 
1-01-01    1
1-01-02    2
1-01-03    3
Freq: D, Name: 5000, dtype: int64

In [16]: A[5000]
KeyError: u'no item named 5000'