回答
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
>>> df
x y
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 7
>>> s = df.ix[:,0]
>>> type(s)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>>
in 0.11
In [7]: df.iloc[:,0]
Out[7]:
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: x, dtype: int64
这是与新版本兼容的版本,也是旧版本的兼容版本。而且自开发团队正式推广这种方法以来,效率可能最高。 – gaborous 2018-02-15 23:50:08
这不是最简单的方法是什么?
按列名:
In [20]: df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
In [21]: df
Out[21]:
x y
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 7
In [23]: df.x
Out[23]:
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: x, dtype: int64
In [24]: type(df.x)
Out[24]:
pandas.core.series.Series
在这种特殊情况下,您知道第一列(“x”)的名称,但问题意味着什么:“我如何访问第一列,无需注意其名称”。此外,像这样访问列('df.x')不是通用的 - 如果列名包含空格会怎样?如果该列的名称与DataFrame的属性名称一致,该怎么办?使用'__getitem__'访问列是比较普遍的(例如:'df [“x”]')。 – ponadto 2017-03-10 06:58:05
如果列的标题包含例如在它的空间。 – 2018-01-24 12:54:12
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如何获得列'y'作为系列和列'x'作为索引? – LWZ 2014-01-06 02:01:29
'df.set_index('x')。y' – herrfz 2014-01-10 23:44:30
值得添加.iloc替代方法(如Jeff进一步在本页面中提出的),因为在名称数字列存在的情况下它不会含糊不清。 – 2016-04-16 14:04:43