pandas dataframe中雙中括號和單中括號的區(qū)別及說明

更新時間：2023年08月18日 17:13:19 作者：當代女大學生

這篇文章主要介紹了pandas dataframe中雙中括號和單中括號的區(qū)別及說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

pandas dataframe中雙中括號和單中括號區(qū)別

單中括號

data["column"] 返回始終為shape（n，）的Pandas系列，也就是說，它沒有列，總是只有一行。

雙中括號

在 data[["column"]] 返回形狀為（m，n）的Pandas數據幀

如果要在一個數據幀中有多個列，可以使用雙括號，

例如： data[["col1", "col2"]]

Pandas中中括號和雙中括號問題

當我們使用pandas中的groupby進行分組聚合時，若對需要聚合的單列使用雙中括號，則輸出時會帶有列標簽

df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean()
Out[27]: 
              data2
key1 key2          
a    one   0.072958
     two  -0.962946
b    one   0.946299
     two   1.576233

若對需要聚合的單列使用單中括號，則輸出時不會帶有列標簽，末尾會單獨輸出一行屬性列

df.groupby(['key1','key2'])['data2'].mean()
Out[29]: 
key1  key2
a     one     0.072958
      two    -0.962946
b     one     0.946299
      two     1.576233
Name: data2, dtype: float64

若需要將多列進行聚合時，單中括號和雙中括號沒有區(qū)別

df.groupby(['key1','key2'])['data1','data2'].mean()
Out[31]: 
              data1     data2
key1 key2                    
a    one   0.018737  0.072958
     two  -1.319022 -0.962946
b    one   0.917741  0.946299
     two  -1.288477  1.576233

df.groupby(['key1','key2'])[['data1','data2']].mean()
Out[30]: 
              data1     data2
key1 key2                    
a    one   0.018737  0.072958
     two  -1.319022 -0.962946
b    one   0.917741  0.946299
     two  -1.288477  1.576233

總結

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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