为什么dataframe对象转换为TimeSeries对象

Question

让我们说我有一个数据框。有多个列（例如'A'，'B'） 使用以下代码，我想基于一列创建一个新的数据框：

In [5] print type (df2)<class 'pandas.core.series.Series'>

然而，当我这样做时，数据框突然转换为TimeSeries

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非常奇怪......任何人都可以向我解释为什么会发生这种情况......？

Answer 1

df1['A']会返回一个系列。 df1[['A']]会返回一个DataFrame。

切片的行为会有所不同，具体取决于您在两者之间传递的对象类型 括号中。

如果使用字符串对DataFrame df进行切片，则DataFrame会尝试查找 df.columns中的字符串，如果成功，则将列作为系列返回。

如果使用列表（字符串）对df进行切片，则DataFrame会尝试查找 df.columns中的每个字符串，如果成功，则将列作为a返回 新的DataFrame。如果列表恰好只包含一个字符串，那么你得到一个 DataFrame只有一列。

在分配，df['B'] = xyz调用中使用切片时 df.__setitem__('B', xyz)。 DataFrame的__setitem__已实施 修改df本身。赋值不会返回值，但会进行修改 df到位。

在表达式中使用切片时，df[xyz]调用 df.__getitem__(xyz)。 DataFrame的__getitem__方法返回不同的方法 对象类型取决于xyz的类型。

Answer 2

是的，df1['A']是一个熊猫系列，因此将它分配给df2会产生一个熊猫系列。

pandas.DataFrame(df.A) - 将创建一个新的pandas数据帧