Yanıtlar:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
>>> df
x y
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 7
>>> s = df.ix[:,0]
>>> type(s)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>>
================================================== =========================
GÜNCELLEME
Haziran 2017'den sonra ix
bunu okuyorsanız, 0.20.2 pandalarında kullanımdan kaldırılmıştır, bu yüzden kullanmayın. Kullanın loc
veya iloc
bunun yerine. Bu sorunun yorumlarına ve diğer yanıtlarına bakın.
.iloc
o zamanlar henüz orada değildi. 2016'da doğru cevap Jeff'in (sonuçta o pandas
Tanrı'dır, sana bak ;-)). API değişikliğinden kaynaklanan yanıtların güncellenmesine ilişkin SO'nun politikasının ne olduğundan emin değilim; Dürüst olmak gerekirse bu cevap için oy sayısı şaşırdım, insanlar için yararlı olduğunu düşünmüyordu ...
ix
edildi kaldırılmış sürümü 0.20 yılında.
İlk sütunu aşağıdaki kodu kullanarak Seri olarak alabilirsiniz:
x[x.columns[0]]
x[x.columns[x.columns.size-1]]
Bu en basit yol değil mi?
Sütun adına göre:
In [20]: df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
In [21]: df
Out[21]:
x y
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 7
In [23]: df.x
Out[23]:
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: x, dtype: int64
In [24]: type(df.x)
Out[24]:
pandas.core.series.Series
df.x
) gibi sütunlara erişmek genel değildir - sütun adı boşluk içeriyorsa? Sütunun DataFrame
adı -s öznitelik adıyla çakışıyorsa ne olur ? Kullanarak sütunlara erişmek daha geneldir __getitem__
(örneğin:) df["x"]
.
Bir csv dosyasından bir seri yüklemek istediğinizde bu harika çalışıyor
x = pd.read_csv('x.csv', index_col=False, names=['x'],header=None).iloc[:,0]
print(type(x))
print(x.head(10))
<class 'pandas.core.series.Series'>
0 110.96
1 119.40
2 135.89
3 152.32
4 192.91
5 177.20
6 181.16
7 177.30
8 200.13
9 235.41
Name: x, dtype: float64
df[df.columns[i]]
burada i
/ sütun sayısı pozisyonu (başlayarak, 0 ).
Yani, i = 0
ilk sütun için.
Ayrıca son sütunu kullanarak i = -1
df.set_index('x').y