为什么在dataframe.iloc（）中使用'：'给我不同的值大小？

Question

在带有pandas的 Python3 中，我具有以下类似的csv格式数据集

Salary_Data.csv

YearsExperience,Salary
1.1,39343.00
1.3,46205.00
1.5,37731.00

但是，我意识到在使用iloc方法时，如果我像下面那样使用:（例如案例1 ），尽管结果相同，但是{ {1}}的表示方式有所不同。

Size

为什么添加import pandas as pd dataset = pd.read_csv('data') # Case 1 dataset.iloc[:, :1].values # Size: (3, 1) # Case 2 dataset.iloc[:, 0].values # Size: (3,) 会给我带来不同的结果？我应该何时选择使用该:？

Answer 1

在熊猫页面上有很好的记录。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html

在情况1中，您要尝试传递一个列切片。您已经传递了：1，这意味着您想要从第一列到第1列（实际上是第一列）。在您的情况下，Pandas返回一个由（3，）表示的数组。

尝试：

x = np.array([1, 2, 3, 4])
x.shape

输出：

(4,)

您可以在此处获取有关索引和切片的更多信息：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#indexing-slicing-with-labels