当列“ A”是数字列表，列“ B”是目标变量时，python代码df ['A'] [df ['B']]如何工作？

Question

我正在尝试进行shapiro测试：

stats.shapiro(dataframe_iris_new['sepalWidth'][dataframe_iris_new['target']])

我对以上代码的工作方式感到困惑。

Answer 1

当您执行dataframe ['columnA']时，它将仅返回该列，因此应引发错误。您可以将输出粘贴到这里吗？

Answer 2

假设您有一个这样的系列：

> s = pd.Series({
    2: 'Alan',
    4: 'Mary',
    6: 'Sophie',
    8: 'Jack'
})

2      Alan
4      Mary
6    Sophie
8      Jack
dtype: object

您可以按单个标签或标签列表对其进行切片：

> s[[2]]

2    Alan
dtype: object

> s[[6,2]]

6    Sophie
2      Alan

您还可以使用它分割一个布尔列表：

> s[[False, True, True, False]]

4      Mary
6    Sophie
dtype: object

那么这如何适合您的问题？

• dataframe_iris_new['sepalWidth']返回一个序列（我们称之为s）
• dataframe_iris_new['target']再次推出另一个系列（我们称其为t）

s[t]是切片操作：根据s中的值切割t：

• 如果t是标签列表，它将在s中提取匹配的标签
• 如果t是布尔列表，它将选择t的值为True的项目。这还要求s和t的长度相同。