Pandas Dataframe .loc Boolean 将索引附加到第一列

Question

为什么索引似乎附加到数据帧的 .loc 布尔选定行的第一列？数据框：       date  price0  20180926    1001  20180925     992  20180924     983  20180923     97代码：import pandas as pdd = {'date': ['20180926', '20180925','20180924','20180923'], 'price': [100,99,98,97]}df = pd.DataFrame(d)a = df.loc[df['date'] == '20180924']print(a['date'])产量：2    20180924Name: date, dtype: object“2”索引似乎自动附加到“日期”字段的前面。然而：b=a.iloc[0]['date']print(b)产量：20180924我希望这两种方法都能产生与“b”相同的结果。

Answer 1

看起来当您将列表传递到数据帧上的 loc 或 iloc 时，将始终返回数据帧（请注意，这df['date'] == '20180924'是一个布尔值列表）。

type(df.loc[df['date'] == '20180924']) = pandas.core.frame.DataFrame

type(df.loc[[0]]) = pandas.core.frame.DataFrame

type(df.iloc[[0]]) = pandas.core.frame.DataFrame

但是，如果您将索引（假设您的数据帧不是多索引）传递到数据帧上的 loc 或 iloc 中，则会产生一个系列：

type(df.loc[0]) = pandas.core.series.Series

type(df.iloc[0]) = pandas.core.series.Series

df.loc[0]并且df.iloc[0]是相同的（尽管情况并非总是如此，请参阅此处的原因）。这是结果：

date     20180926

price         100

Name: 0, dtype: object

同样，如果您将索引传递给系列上的 iloc，它将产生一个标量（即返回一个值）：

type(df.iloc[0].iloc[0])

在这种情况下，您将选择系列中的第 0 个定位元素df.iloc[0]，即'20180926'. 请注意，调用df.iloc[0].loc[0]无效，因为 0 不是本系列中的索引。df.iloc[0]系列中的指数是日期和价格。

Answer 2

使用[]将返回pd.Series

a['date'][2]

Out[257]: '20180924'

a.iloc[0]['date']

Out[258]: '20180924'

a.loc[2,'date']

Out[259]: '20180924'