Python pandas : 선택한 열을 Series 대신 DataFrame으로 유지

Python pandas : 선택한 열을 Series 대신 DataFrame으로 유지

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pandas DataFrame (예 df.iloc[:, 0]: df['A'], 또는 df.A등) 에서 단일 열을 선택 하면 결과 벡터가 단일 열 DataFrame 대신 Series로 자동 변환됩니다. 그러나 DataFrame을 입력 인수로 사용하는 일부 함수를 작성하고 있습니다. 따라서 함수가 df.columns에 액세스 할 수 있다고 가정 할 수 있도록 Series 대신 단일 열 DataFrame을 처리하는 것을 선호합니다. 지금 당장은 .NET과 같은 것을 사용하여 Series를 DataFrame으로 명시 적으로 변환해야합니다 pd.DataFrame(df.iloc[:, 0]). 이것은 가장 깨끗한 방법처럼 보이지 않습니다. 결과가 Series 대신 단일 열 DataFrame이되도록 DataFrame에서 직접 인덱싱하는 더 우아한 방법이 있습니까?

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@Jeff가 언급했듯이이를 수행하는 몇 가지 방법이 있지만, loc / iloc을 사용하여보다 명시 적으로 사용하는 것이 좋습니다 (모호한 작업을 시도하는 경우 조기에 오류 발생).

In [10]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])

In [11]: df
Out[11]:
   A  B
0  1  2
1  3  4

In [12]: df[['A']]

In [13]: df[[0]]

In [14]: df.loc[:, ['A']]

In [15]: df.iloc[:, [0]]

Out[12-15]:  # they all return the same thing:
   A
0  1
1  3

후자의 두 가지 선택은 정수 열 이름 (정확히 loc / iloc이 생성 된 이유)의 경우 모호성을 제거합니다. 예를 들면 :

In [16]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 0])

In [17]: df
Out[17]:
   A  0
0  1  2
1  3  4

In [18]: df[[0]]  # ambiguous
Out[18]:
   A
0  1
1  3

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으로 앤디 헤이든은 권장 인덱스 출력 (싱글 - 원주) dataframe가 갈 수있는 방법에 .iloc / .loc를 활용; 주목할 또 다른 점은 인덱스 위치를 표현하는 방법입니다. Dataframe으로 인덱싱 할 인수 값을 지정하는 동안 나열된 인덱스 레이블 / 위치 를 사용합니다 . 그렇게하지 않으면 'pandas.core.series.Series'가 반환됩니다.

입력:

    A_1 = train_data.loc[:,'Fraudster']
    print('A_1 is of type', type(A_1))
    A_2 = train_data.loc[:, ['Fraudster']]
    print('A_2 is of type', type(A_2))
    A_3 = train_data.iloc[:,12]
    print('A_3 is of type', type(A_3))
    A_4 = train_data.iloc[:,[12]]
    print('A_4 is of type', type(A_4))

산출:

    A_1 is of type <class 'pandas.core.series.Series'>
    A_2 is of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    A_3 is of type <class 'pandas.core.series.Series'>
    A_4 is of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/16782323/python-pandas-keep-selected-column-as-dataframe-instead-of-series