我在用python学习课程时无法理解一段代码

Question

sum_of_dice = die.sample(2, replace=True).sum().loc[0]

这是用于查找两个掷在一起的骰子的面之和的代码。在这段代码中，我不了解loc[0]在做什么

代码正在运行。但我想知道.loc[0]在这段代码中的作用：

import pandas as pd
die = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5, 6])
sum_of_dice = die.sample(2, replace=True).sum().loc[0]
print('Sum of dice is', sum_of_dice)

Answer 1

以下是有关Pandas loc属性如何工作的简要概述https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-loc/

Answer 2

Loc似乎是某种列表。表示它存储（或可以存储）多个值。 该代码只希望访问索引0（即起始索引）处的值。

Answer 3

Pandas loc indexer可以与DataFrames一起用于两种不同的用例：

a）通过标签/索引选择行

b）选择具有布尔/条件查找的行

有关更多信息，请通过：

https://www.shanelynn.ie/select-pandas-dataframe-rows-and-columns-using-iloc-loc-and-ix/#loc-selection

Answer 4

由于die被定义为pandas.DataFrame，因此它本质上是二维的。

die = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5, 6])
die

   0
0  1
1  2
2  3
3  4
4  5
5  6

pandas.DataFrame.sample 将返回另一个二维的pandas.DataFrame

roll = die.sample(2, replace=True)
roll

   0
1  2
4  5

默认情况下，当我们pandas.DataFrame.sum时，我们对每一列求和并返回一个pandas.Series，其中pandas.Series的索引是我们求和的pandas.DataFrame的列对象

roll.sum()

0    7
dtype: int64

这是一个带有一个值的pandas.Series。如果只需要第一个值，则可以使用loc[0]

roll.sum().loc[0]

7

---

我会做什么

使用pandas.Series定义die

import pandas as pd
die = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])
sum_of_dice = die.sample(2, replace=True).sum()
print('Sum of dice is', sum_of_dice)

在这种情况下，die是一维pandas.Series，因此die.sample(2, replace=True)也是一维的。因此，幸运的是，pandas.Series的总和就是一个标量……这就是我们想要的。无需使用loc。而且，创建pandas.DataFrame比创建pandas.Series花费的精力要少得多。另外，调用loc也有一些开销。总而言之，我们保存2 pandas.DataFrames的创建（一个来自pd.Series而不是pd.DataFrame，两个来自die.sample的创建，后者创建另一个pandas.Series而不是另一个{{ 1}}），我们为自己节省了pandas.DataFrame的通话。