Question

考虑一下pandas数据框

df = DataFrame({'somedata': [13,24,54]}, index=[1,1,2])

    somedata
1   13
1   24
2   54

执行

df.ix[1, 'somedata']

将返回一个对象

1    13
1    24
Name: somedata, dtype: int64

有一个索引：

df.ix[1, 'somedata'].index
Int64Index([1, 1], dtype='int64')

然而，执行

df.ix[2, 'somedata']

将只返回54号，它没有索引：

df.ix[2, 'somedata'].index
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-274-3c6e4b1e6441> in <module>()
----> 1 df.ix[2, 'somedata'].index

AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'index'

我不明白这个（貌似？）不一致的行为。这是故意的吗？我希望从同一个操作返回的对象具有相同的结构。此外，我需要围绕这个问题构建我的代码，所以我的问题是，如何检测ix选择返回的对象类型？目前我正在检查返回的对象的len。我想知道是否有更优雅的方式，或者是否可以强制选择，而不是仅返回数字54，以返回类似的形式

2    54
Name: somedata, dtype: int64

很抱歉，如果这是一个愚蠢的问题，我无法在任何地方找到答案。

Answer 1

如果您传递索引列表而不是单个索引，则可以保证您将返回系列。换句话说，而不是

>>> df.loc[1, 'somedata']
1    13
1    24
Name: somedata, dtype: int64
>>> df.loc[2, 'somedata']
54

你可以使用

>>> df.loc[[1], 'somedata']
1    13
1    24
Name: somedata, dtype: int64
>>> df.loc[[2], 'somedata']
2    54
Name: somedata, dtype: int64

（请注意，使用loc（或iloc）而不是ix通常更好一点，因为它不那么神奇，尽管不是{＆＃ 39;在这里引起你的问题的原因。）

具有重复索引的ix选择的不一致行为

1 个答案: