为什么我的 Pandas DataFrame 列也是 Dataframes，而不是 Series？

Question

当您将 Pandas DataFrame 列拉出时，它们就是 Pandas 系列但是，在我的情况下，情况并非如此：第一部分（构建 DataFrame 读取 json 抓取）因为它包含业务信息，我无法显示完整代码，但基本上它读取一行数据（存储在系列中）并附加到 DataFrame 的末尾。dfToWrite = pandas.DataFrame(columns=[lsHeader]) # Empty with column headersfor row in jsAdtoolJSON['rows']:    lsRow = []    for col in row['row']:        lsRow.append((col['primary'])['value'])    dfRow = pandas.Series(lsRow, index = dfToWrite.columns)dfToWrite = dfToWrite.append(dfRow, ignore_index = True)下一部分（检查类型）：（请忽略函数的功能）def CalcMA(df: pandas.DataFrame, target: str, period: int, maname: str):    print(type(df[target]))最后调用函数：（“Raw_Impressions”是列标题）CalcMA(dfToWrite, "Raw_Impressions", 5, "ImpMA5")Python 控制台显示：类'pandas.core.frame.DataFrame'附加问题：如果不是系列（在这种情况下我可以使用tolist()），如何从 Dataframe 列中获取列表？更新 1 从这里开始： Bokeh: AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'我发现我需要使用.value.tolist()，但是它仍然没有解释为什么我在拉出一列时得到另一个数据帧，而不是系列。Update 2 发现df有MultiIndex，很惊讶：MultiIndex(levels=[['COST_/ CPM', 'CTR', 'ECPM /_ROI', 'Goal_Ratio', 'Hour_of_the_Day', 'IMP./Joins', 'Raw_Clicks_/_Unique_Clicks', 'Raw_Impressions', 'Unique_Goal _UniqueGoal_Forecasted_Value']]，标签=[[4, 7, 5, 6, 1, 8, 3, 0, 2]])我没有看到labels打印 df / 写入 .csv 时的内容，它只是一个普通的 DataFrame。不知道我从哪里得到标签。

Answer 1

我认为你有重复的列名，所以如果想要 select Seriesget DataFrame：

df = pd.DataFrame([[1,2],[4,5], [7,8]], index=list('aab')).T

print (df)

   a  a  b

0  1  4  7

1  2  5  8

print (df['a'])

   a  a

0  1  4

1  2  5

print (type(df['a']))

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print (df['b'])

0    7

1    8

Name: b, dtype: int64

print (type(df['b']))

<class 'pandas.core.series.Series'>

编辑：

这是另一个问题，一个级别MultiIndex，解决方案是将第一级重新分配回列get_level_values：

mux = pd.MultiIndex([['COST_/CPM', 'CTR', 'ECPM/_ROI', 'Goal_Ratio', 'Hour_of_the_Day', 

                      'IMP./Joins',  'Raw_Clicks_/_Unique_Clicks', 'Raw_Impressions',

                      'Unique_Goal_/_UniqueGoal_Forecasted_Value']], 

labels=[[4, 7, 5, 6, 1, 8, 3, 0, 2]])

df = pd.DataFrame([range(9)], columns=mux)

print (type(df['CTR']))

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

df.columns = df.columns.get_level_values(0)

print (type(df['CTR']))

<class 'pandas.core.series.Series'>