切片 1 行 pandas 数据帧时，切片变为系列

Posted 2023-02-23

【中文标题】切片 1 行 pandas 数据帧时，切片变为系列

【英文标题】：When slicing a 1 row pandas dataframe the slice becomes a series

【发布时间】：2018-01-30 19:08:49

【问题描述】：

为什么当我对仅包含 1 行的 pandas 数据框进行切片时，切片会变成 pandas 系列？ 如何将其保留为数据框？

df=pd.DataFrame(data=[[1,2,3]],columns=['a','b','c'])
df
Out[37]: 
   a  b  c
0  1  2  3


a=df.iloc[0]

a
Out[39]: 
a    1
b    2
c    3
Name: 0, dtype: int64

【问题讨论】：

那不是切片。尝试像df.iloc[0:1] 这样的真正切片。

@Goyo 我不同意，如果你检查slice 的文档字符串，它可能是slice(stop) 或slice(start, stop[, step])，所以只使用标量确实是一个有效的切片。跨度>

@BradSolomon 是的，将标量传递给slice 将返回slice 的实例。然而，用单个标量索引df.iloc 不会切片df。 df.iloc.__getitem__(slice(n)) 将返回 DataFrame 或引发异常，它永远不会返回 Series。 df.iloc[0] 与 df.iloc.__getitem__(0) 相同——不涉及切片。

【参考方案1】：

为避免重新转换回 DataFrame 的中间步骤，索引时使用双括号：

a = df.iloc[[0]]
print(a)
   a  b  c
0  1  2  3

速度：

%timeit df.iloc[[0]]
192 µs per loop

%timeit df.loc[0].to_frame().T
468 µs per loop

【参考方案2】：

或者你可以按索引切片

a=df.iloc[df.index==0]

a
Out[1782]: 
   a  b  c
0  1  2  3

【参考方案3】：

使用to_frame() 和T 转置：

df.loc[0].to_frame()

   0
a  1
b  2
c  3

和

df.loc[0].to_frame().T

   a  b  c
0  1  2  3

或

选项#2 使用双括号[[]]

df.iloc[[0]]

   a  b  c
0  1  2  3

【讨论】：

我仍然有列作为索引