Python熊貓無法使用ix獲得一致的結果

Question

我想不通為什么對於相同的請求卻得到不同的答案變量類型。

數據：

df = pandas.DataFrame({'group1': ['a','a','a','b','b','b'],
                       'group2': ['c','c','d','d','d','e'],
                       'value1': [1.1,2,3,4,5,6],
                       'value2': [7.1,8,9,10,11,12]})

    group1  group2  value1  value2
0   a   c   1.1     7.1
1   a   c   2.0     8.0
2   a   d   3.0     9.0
3   b   d   4.0     10.0
4   b   d   5.0     11.0
5   b   e   6.0     12.0

請求＃1

In [30]:  df.ix[2]

出[30]：

group1    a
group2    d
value1    3
value2    9
Name: 2, dtype: object

請求＃2

In [35]:    `df.ix[(df['value1']==3)]`

Out[35]:
    group1  group2  value1  value2
2   a   d   3   9

因為這兩個操作獲得的變量類型不同，所以無法使用相同的過程來處理結果。 難道我做錯了什么？

Answer 1

熊貓可以根據需要使用多種方法進行索引。 在這里查看文檔

使用標量值（例如2）進行選擇，將減小結果的維數（例如，您將獲得一個Series）。 要返回幀，請傳遞一個列表（ [2]是單個元素列表）

按位置選擇（第三個元素，元素編號以0開頭）

In [9]: df.iloc[[2]]
Out[9]: 
  group1 group2  value1  value2
2      a      d       3       9

[1 rows x 4 columns]

選擇標簽為2的行

In [10]: df.ix[[2]]
Out[10]: 
  group1 group2  value1  value2
2      a      d       3       9

[1 rows x 4 columns]

一個布爾索引器，該索引為2索引的行產生True（請注意，示例中使用的括號在這里是多余的， df.ix[(df['value1']==3)]做的完全一樣（與這些示例中的.ix和.loc ）。

In [11]: df.loc[df['value1']==3]
Out[11]: 
  group1 group2  value1  value2
2      a      d       3       9

[1 rows x 4 columns]

與上述相同，使用查詢語法

In [12]: df.query('value1==3')
Out[12]: 
  group1 group2  value1  value2
2      a      d       3       9

[1 rows x 4 columns]