Pandas: Pourquoi les doubles crochets sont-ils nécessaires pour sélectionner la colonne après l'indexation booléenne

Pour un df tableau comme ci-dessous,

   A B C D
0  0 1 1 1
1  2 3 5 7
3  3 1 2 8

pourquoi les deux crochets nécessaires pour la sélection des colonnes spécifiques après boolean d'indexation?

the [['A','C']] part of

df[df['A'] < 3][['A','C']]

source d'informationauteur FortuneFaded

  1. 33

    Pour les pandas objets (Série, DataFrame), l'opérateur d'indexation [] accepte uniquement

    1. colname ou de la liste de colnames pour sélectionner la colonne(s)
    2. tranchage ou Booléen tableau pour sélectionner une ligne(s), c'est à dire qu'il ne se réfère qu'à une seule dimension de la dataframe.

    Pour df[[colname(s)]]l'intérieur des parenthèses sont pour la liste, et à l'extérieur des crochets sont de l'indexation de l'opérateur, c'est à dire que vous devez utiliser des doubles crochets si vous sélectionnez deux ou plusieurs colonnes. Avec un nom de colonne, une seule paire de parenthèses renvoie une Série, tandis que les deux crochets de retour d'un dataframe.

    Aussi, df.ix[df['A'] < 3,['A','C']] ou df.loc[df['A'] < 3,['A','C']] est mieux que l'enchaînement de sélection pour éviter le retour d'une copie et d'une vue sur le dataframe.

    Veuillez vous référer les pandas de la documentation pour plus de détails

  2. 6

    Parce que vous n'avez pas de colonnes nommées 'A','C'qui est ce que vous seriez en essayant de faire ce qui va soulever un KeyErrordonc vous devez utiliser un objet iterable à la sous-sélectionnez à partir de la df.

    Donc

    df[df['A'] < 3]['A','C']

    soulève

    KeyError: ('A', 'C')

    Qui est différent de 

    In [261]:
df[df['A'] < 3][['A','C']]

Out[261]:
   A  C
0  0  1
1  2  5

    Ce n'est pas différent d'essayer:

    df['A','C']

    donc pourquoi vous avez besoin de double crochets:

    df[['A','C']]

    Noter que la façon moderne est d'utiliser .ix:

    In [264]:
df.ix[df['A'] < 3,['A','C']]

Out[264]:
   A  C
0  0  1
1  2  5

    De sorte que vous êtes d'exploitation sur une vue plutôt que potentiellement une copie

  3. 1

    Parce que les parenthèses sont juste la syntaxe de python (littérale) de la liste.

    L'extérieur entre crochets sont de l'indexeur opération de pandas dataframe objet.

    Dans ce cas d'utilisation intérieure ['A', 'B'] définit la liste des colonnes à passer comme unique argument à l'indexeur de l'opération, qui est dénoté par l'extérieur des parenthèses.