pandas 的[ ]搜索法，只支持columns的标签和series的标签和数字

weixin_57272288

于 2021-12-18 10:57:26 发布

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分类专栏： pandas 文章标签： python 深度学习 tensorflow

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本文通过实例演示了如何使用Python的Pandas库进行数据操作，重点介绍了DataFrame与Series的索引方式及其区别，特别是使用方括号([])进行索引时的注意事项。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np

fd = pd.DataFrame(np.random.randint(100,size=15).reshape(3,5),columns=list('abcde'),index=list('ABC'))

print(fd)
print(fd['a'])
fd1=fd['a']
print(fd1['A'])
print(fd1[0])

输出结果就是：

a b c d e
A 50 94 34 34 21
B 95 6 61 75 43
C 33 19 6 17 2

fd['a']
A 50
B 95
C 33
Name: a, dtype: int32

fd1['A']==fd1[0]结果都是50

但是最大的坑就是[ ]的索引方法他不支持直接搜索行，如果直接搜索fd['A']就会直接报错

raise KeyError(key) from err
KeyError: 'A'

如果你的index和columns都没有设置具体值，fd【0】一样也只会被认为是columns的label来处理，如果index用不同的数字设置，依然是不接受并报错

唯一让【】接受数字的方法就是，当fd是Series而不是DataFrame的时候。当fd是Series的时候，【】它会接受index的数字作为搜索条件。

真坑