python - 有两种方式从 Pandas DataFrame 中提取单列，有什么区别？

Question

这个问题已经有答案了:

The difference between double brace `[[...]]` and single brace `[..]` indexing in Pandas (4 个回答)

已关闭 4 年前。

我创建了一个 Pandas DataFrame，如下所示:

df = floor_temperatures.join(power_consumption, how='outer').join(outside_temperatures, how='outer')
df = df.resample('5Min').mean()
print (df)

                           floor_temperature  power_consumption  outside_temperature
timestamp
2019-01-23 00:00:00+00:00           8.350000           0.045000           -11.388889
...                                      ...                ...                  ...
2019-01-24 07:25:00+00:00          10.400000           0.060000            -8.900000
[407 rows x 3 columns]

然后我基于一列创建一个新的 DataFrame，如下所示:

y = df[['floor_temperature']]
print("1:")
print (y)

1:
                           floor_temperature
timestamp
2019-01-23 00:00:00+00:00           8.350000
2019-01-23 02:25:00+00:00           8.600000
...                                      ...
2019-01-24 07:25:00+00:00          10.400000
[407 rows x 1 columns]

然后我基于一列创建一个新的 DataFrame，如下所示:

print("2:")
y = df['floor_temperature']
print (y)

2:
timestamp
2019-01-23 00:00:00+00:00     8.350000
                               ...
2019-01-24 07:25:00+00:00    10.400000
Freq: 5T, Name: floor_temperature, Length: 407, dtype: float64

为什么最后 2 个 DataFrame 对象的打印略有不同？

第一个页脚为“[407 行 x 1 列]”，第二个页脚为“频率:5T，名称:floor_temp，长度:407，dtype:float64”。

它们是相同的，还是有真正的区别？

Answer 1

方括号很重要

df['floor_Temperature'] 表示一个系列。 pd.Series 对象是一维的。提供 pd.DataFrame.__getitem__ 的参数(其中 [] 是语法糖)是一个标量。

df[['floor_Temperature']] 表示数据帧。 pd.DataFrame 对象是二维的，由参数列表表示。

您所看到的是单个独立系列和具有单个系列的数据框之间的区别。