为什么`.keys（）`为熊猫`DataFrame`返回`Index`？

Question

我的最终目标是在取了一些组的平均值之后，通过组标签获得特定的值。 为此，我想获取一个列名列表，以便选择具有我感兴趣的组标签的列。但是，所得DataFrame的行为与预期DataFrame ：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': ['a','b','c','a','b','c'], 'y': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
means = df.groupby('x').mean()

type(means)给出pandas.core.frame.DataFrame

means.keys()给出Index(['y'], dtype='object')

但是， keys方法的文档说：

获取“信息轴”（有关更多信息，请参见索引）

这是Series的索引，DataFrame的列，Panel的major_axis。

mean.keys()的结果似乎与此矛盾，因为mean是一个DataFrame但它返回的Index就像是Series 。 这是预期的行为吗？ 如果确实是一个系列，我可以很容易地查找所需的值，但是在大多数方面它仍然像DataFrame一样。

这是Python 3.7.3上的pandas 0.24.2

Answer 1

您的groupby语句的结果确实是一个数据帧。 它是一列数据框，但仍然是数据框。

因此，当您使用keys方法时，您应该获得columns标签，在这种情况下为“ y”

means.keys()
Index(['y'], dtype='object')

每当您在数据框中选择单个列时，pandas都会返回一个序列。 因此，选择列“ y”并使用键应返回索引。

means['y'].keys()
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object', name='x')

在这种情况下，术语“索引”令人困惑，因为“熊猫”中的列和行都是索引项。