python - pandas 中的 [] 和 [[]] 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 去年。

我对 pandas 中索引列的结果感到困惑。

两者

db['varname']

和

db[['varname']]

给我“varname”的列值。然而，看起来有一些细微的差别，因为 db['varname'] 的输出显示值的类型。

Answer 1

第一个查找特定的 Key在您的 df 中，是一个特定列，第二个是从 df 中进行子选择的列列表，以便它返回与列表中的值匹配的所有列。

另一个微妙的事情是，第一个默认情况下将返回 Series对象，而第二个返回 DataFrame即使您传递包含单个项目的列表

示例:

In [2]:
df = pd.DataFrame(columns=['VarName','Another','me too'])
df

Out[2]:
Empty DataFrame
Columns: [VarName, Another, me too]
Index: []

In [3]:    
print(type(df['VarName']))
print(type(df[['VarName']]))

<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

因此，当您传递列表时，它会尝试匹配所有元素:

In [4]:
df[['VarName','Another']]

Out[4]:
Empty DataFrame
Columns: [VarName, Another]
Index: []

但没有额外的[]那么这将引发 KeyError :

df['VarName','Another']

KeyError: ('VarName', 'Another')

因为您随后尝试查找名为:'VarName','Another' 的列不存在的