Question

我运行了以下Python代码，它创建了一个包含两个系列（a和b）的Pandas DataFrame，然后尝试创建两个新系列（c和{{1 }}）：

我的理解是，如果Pandas系列是DataFrame的一部分，并且Series名称没有任何空格（并且不与现有属性或方法冲突），则可以作为DataFrame的属性访问Series 。因此，我预计第3行会起作用（因为这是你创建新Pandas系列的方式），我预计第4行会失败（因为{{1在执行该行代码之后，DataFrame不存在属性。）

令我惊讶的是，第4行没有导致错误。相反，DataFrame现在包含三个系列：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6]})
df['c'] = df.a + df.b
df.d = df.a + df.b

还有一个新对象d，它是一个Pandas系列：

我的问题如下：

为什么第4行不会导致错误？
df.d现在是“正常”的Pandas系列，具有所有常规系列功能吗？
>>> df.d 0 5 1 7 2 9 dtype: int64 >>> type(df.d) pandas.core.series.Series以任何方式“连接”到df.d DataFrame，还是完全独立的对象？

我提出这个问题的动机很简单，我想更好地了解Pandas，而不是因为第4行有一个特定的用例。

我的Python版本是2.7.11，而我的Pandas版本是0.17.1。

Answer 1

进行作业时，您需要使用括号表示法，例如df['d'] = ...

d现在是数据框df的属性。与任何对象一样，您可以为它们指定属性。这就是它没有产生错误的原因。它只是没有像你期望的那样......

df.some_property = 'What?'
>>> df.some_property
'What?'

对于熊猫的初学者来说，这是一个常见的误解区域。始终使用括号表示法进行分配。在引用数据框/系列时，点符号是为了方便起见。为安全起见，您可以始终使用括号表示法。

是的，根据您的示例，df.d是一个正常的系列，现在是数据帧的意外属性。此系列是它自己的对象，由您在将其分配给df时创建的引用连接。

Answer 2

@ Alexander的答案很好。但只是为了澄清，它不是大熊猫的特异性，而是蟒蛇的特异性，请参阅此处的相关问题：

Why is adding attributes to an already instantiated object allowed in Python?

至于你的上一个问题，系列没有连接（取决于你连接的意思）。但是，想象一下：

df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6]})
df.d = df.a + df.b
df.sort("a", ascending=False, inplace=True)
df
   a  b
2  3  6
1  2  5
0  1  4

df.d
0    5
1    7
2    9
dtype: int64

所以df.d尚未排序，而df.a和df.b则排序。

使用名称中的句点创建Pandas系列

2 个答案: