如何将单列 Pandas DataFrame 转换为 Series

Question

我有以下数据框：

import pandas as pd
d = {'gene' : ['foo','bar'],'score' : [4., 3.,]}
df = pd.DataFrame(d)
df.set_index('gene',inplace=True)

哪个品牌：

In [56]: df
Out[56]:
      score
gene
foo       4
bar       3
In [58]: type(df)
Out[58]: pandas.core.frame.DataFrame

我想做的就是把它变成一个系列。 我希望它能回来：

gene
foo       4
bar       3
#pandas.core.series.Series

我试过了，但没用：

In [64]: type(df.iloc[0:,])
Out[64]: pandas.core.frame.DataFrame

In [65]: df.iloc[0:,]
Out[65]:
      score
gene
foo       4
bar       3

正确的做法是什么？

Answer 1

s = df.squeeze()
>>> s
gene
foo    4
bar    3
Name: score, dtype: float64

将其恢复为数据框：

>>> s.to_frame()
      score
gene       
foo       4
bar       3

Answer 2

尝试交换括号中的索引：

df.iloc[:,0]

这应该有效。

Answer 3

交换索引就可以轻松解决问题：

In [64]: type(df.iloc[0:,])
Out[64]: pandas.core.frame.DataFrame

In [65]: df.iloc[[:,0] // Swaped the indices
Out[65]:
        score
gene
foo       4
bar       3

Answer 4

在 2.2.1 中，这些访问将列

score

作为系列返回

• df.score

  --> 将单个列作为属性访问

• df['score']

  --> 通过标签访问列

• df.get('score')

  --> 获取列项

加上列的常规索引：

• df.iloc[:, 0]

  --> 按位置访问项目

• df.loc[:, 'score']

  --> 通过标签访问项目

df['score']

是最合乎逻辑的方式，如果你的列名是有效的标识符，它可以缩写为

df.score

（尽管这个快捷方式很脆弱）。

---

import pandas as pd
d = {'gene' : ['foo','bar'],'score' : [4., 3.,]}
df = pd.DataFrame(d)
df.set_index('gene',inplace=True)

print(df.score)
print(df['score'])
print(df.iloc[:,0])
print(df.loc[:,'score'])
print(df.get('score'))

所有结果：

gene
foo    4.0
bar    3.0
Name: score, dtype: float64