pandas dataframe中雙中括號(hào)和單中括號(hào)的區(qū)別及說明
pandas dataframe中雙中括號(hào)和單中括號(hào)區(qū)別
單中括號(hào)
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(hào)
在 data[["column"]] 返回形狀為（m，n）的Pandas數(shù)據(jù)幀
如果要在一個(gè)數(shù)據(jù)幀中有多個(gè)列，可以使用雙括號(hào)，
例如： data[["col1", "col2"]]
Pandas中中括號(hào)和雙中括號(hào)問題
當(dāng)我們使用pandas中的groupby進(jìn)行分組聚合時(shí)，若對(duì)需要聚合的單列使用雙中括號(hào)，則輸出時(shí)會(huì)帶有列標(biāo)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(duì)需要聚合的單列使用單中括號(hào)，則輸出時(shí)不會(huì)帶有列標(biāo)簽，末尾會(huì)單獨(dú)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(jìn)行聚合時(shí)，單中括號(hào)和雙中括號(hào)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 1.576233df.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(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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