pandas dataframe中双中括号和单中括号的区别及说明

更新时间：2023年08月18日 17:13:19 作者：当代女大学生

这篇文章主要介绍了pandas dataframe中双中括号和单中括号的区别及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

pandas dataframe中双中括号和单中括号区别

单中括号

data["column"] 返回始终为shape（n，）的Pandas系列，也就是说，它没有列，总是只有一行。

双中括号

在 data[["column"]] 返回形状为（m，n）的Pandas数据帧

如果要在一个数据帧中有多个列，可以使用双括号，

例如： data[["col1", "col2"]]

Pandas中中括号和双中括号问题

当我们使用pandas中的groupby进行分组聚合时，若对需要聚合的单列使用双中括号，则输出时会带有列标签

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

若对需要聚合的单列使用单中括号，则输出时不会带有列标签，末尾会单独输出一行属性列

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

若需要将多列进行聚合时，单中括号和双中括号没有区别

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

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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