为什么我的熊猫数据框列也是数据框，而不是系列？

Question

结束时更新更新2结束时更新

我从这里读到：从dataframe列获取列表

熊猫数据框列在拉出时是熊猫系列

然而，我的情况并非如此：

第一部分（建立DataFrame读取json刮擦）因为它包含业务信息，我不能显示完整的代码，但基本上它读取一行数据（存储在系列中），并在DataFrame的末尾追加。

dfToWrite = pandas.DataFrame(columns=[lsHeader]) # Empty with column headers
for 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”是一个列标题）

CalcMA(dfToWrite, "Raw_Impressions", 5, "ImpMA5")

Python控制台显示：

pandas.core.frame.数据帧

附加问题：如果数据帧列不是系列，如何从中获取列表（在这种情况下，我可以使用tolist（））？

从此处更新1:Bokeh:AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“tolist”

我发现我需要使用.value.tolist（），但是它仍然不能解释为什么当我拉出一列时，我会得到另一个Dataframe，而不是Series。

更新2发现df有多索引，非常惊讶：

MultiIndex（级别=[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]]）

当打印df/写入到. csv时，我看不到标签，这只是一个普通的DataFrame。不知道我从哪里得到的标签。

Answer 1

熊猫的每个实例。果心框架DataFrame基本上是一个数组，因此，如果要获取这种类型的数据，则可以通过调用df来获取每一列（如果该列是一维的，则其类型将为pandas.core.series.series）。列。

df。列将为您提供一个iterable对象，您可以通过它循环获得每行的值。

您可能还想看看熊猫。阅读_json或其他类似的包，只需将json直接放入一个可能更容易管理的pandas对象中即可

Answer 2

我认为您有重复的列名称，因此如果想要选择SeriesgetDataFrame：

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，一级多索引，解决方案是将第一级重新分配回具有get\u level\u值的列：

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'>