2017-11-23 15 views

答えて

1

後者は単一の列とpd.DataFrameオブジェクトである間は、第一の目的は、実際pd.Seriesオブジェクトです。

あなたはここにサンプルを観察することによって理解することができます:

df 

    A B 
0 3 5 
1 1 4 
2 4 10 
3 0 17 
4 13 4 
5 12 6 
6 3 9 
7 3 9 
8 7 4 
9 1 6 

df['A'] 

0  3 
1  1 
2  4 
3  0 
4 13 
5 12 
6  3 
7  3 
8  7 
9  1 
Name: A, dtype: int64 

df['A'].shape 
(10,) 

type(df['A']) 
pandas.core.series.Series 
df[['A']] 

    A 
0 3 
1 1 
2 4 
3 0 
4 13 
5 12 
6 3 
7 3 
8 7 
9 1 

df[['A']].shape 
(10, 1) 

type(df[['A']]) 
pandas.core.frame.DataFrame 

注意をここでダブル[[..]]表記は、より大きなデータフレームからのデータフレームのサブスライスを抽出するために使用されていること。


あなたはシリーズを持っており、データフレームに変換したい場合は、to_frameを使用することができます。

s = df['A'] 

type(s) 
pandas.core.series.Series 

v = s.to_frame() 
v 

    A 
0 3 
1 1 
2 4 
3 0 
4 13 
5 12 
6 3 
7 3 
8 7 
9 1 

type(v) 
pandas.core.frame.DataFrame 
0

形状(143)とのデータフレームのようなものはありません データフレームれます図2Dは、それが列または1つの列

pandas.DataFrame(index=range(10)).shape 
(10, 0) 

pandas.DataFrame(index=range(10), columns=[0]).shape 
(10, 1) 

を持っていない場合であってもパンダシリーズは、一次元のオブジェクトである。

pandas.Series(range(10)).shape 
(10,) 
+0

「形状」が「DataFrame」プロパティを意味するのはあなたが正しいです! –

+0

@FengGuo新しい質問がある場合は、新しい投稿を書いてください。 –