带有和不带有括号的python pandas函数
我注意到，如果使用许多不带括号的DataFrame函数，其行为似乎类似于“属性”，例如
In [200]: df = DataFrame (np.random.randn (7,2))
In [201]: df.head ()
Out[201]:
0 1
0 -1.325883 0.878198
1 0.588264 -2.033421
2 -0.554993 -0.217938
3 -0.777936 2.217457
4 0.875371 1.918693
In [202]: df.head
Out[202]:
<bound method DataFrame.head of 0 1
0 -1.325883 0.878198
1 0.588264 -2.033421
2 -0.554993 -0.217938
3 -0.777936 2.217457
4 0.875371 1.918693
5 0.940440 -2.279781
6 1.152370 -2.733546>
这是如何完成的，是一种好的做法？这是Linux上的熊猫0.15.1
问题答案：
它们是不同的，因此不建议使用，它们清楚地表明这是一种方法并且恰好输出结果，而另一种则表明了预期的输出。
这就是为什么您不应该这样做的原因：
In [23]:
t = df.head
In [24]:
t.iloc[0]
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-b523e5ce509d> in <module>()
----> 1 t.iloc[0]
AttributeError: 'function' object has no attribute 'iloc'
In [25]:
t = df.head()
t.iloc[0]
Out[25]:
0 0.712635
1 0.363903
Name: 0, dtype: float64
所以好吧，您没有使用括号正确地调用该方法并看到显示为有效的输出，但是如果您引用了该引用并尝试使用它，那么您将对方法进行操作，而不是对df的切片进行操作你打算做什么
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问题内容： 我刚刚注意到了这一点： 为什么这两行的输出不同？ 我无法分享确切的数据，但我将尝试提供尽可能多的详细信息： 感谢@jezrael和@ayhan，这就是发生的事情，让我使用@jezael提供的示例： 如果我们看一下第3行： 以及我写条件的方式： 由于符号的优先级高于，因此不带方括号的等效于： 带括号： 我认为用数字说明这个问题要容易一些： 因此，经验教训是：总是加括号！！！ 我希望我可以