为什么我的 Pandas DataFrame 列也是 Dataframes，而不是 Series？

Question

当您将 Pandas DataFrame 列拉出时，它们就是 Pandas 系列

但是，在我的情况下，情况并非如此：

第一部分（构建 DataFrame 读取 json 抓取）因为它包含业务信息，我无法显示完整代码，但基本上它读取一行数据（存储在系列中）并附加到 DataFrame 的末尾。

dfToWrite = pandas.DataFrame(columns=[lsHeader]) # Empty with column headers

for row in jsAdtoolJSON['rows']:

    lsRow = []

    for col in row['row']:

        lsRow.append((col['primary'])['value'])

    dfRow = pandas.Series(lsRow, index = dfToWrite.columns)

dfToWrite = dfToWrite.append(dfRow, ignore_index = True)

下一部分（检查类型）：（请忽略函数的功能）

def CalcMA(df: pandas.DataFrame, target: str, period: int, maname: str):

    print(type(df[target]))

最后调用函数：（“Raw_Impressions”是列标题）

CalcMA(dfToWrite, "Raw_Impressions", 5, "ImpMA5")

Python 控制台显示：

类'pandas.core.frame.DataFrame'

附加问题：如果不是系列（在这种情况下我可以使用tolist()），如何从 Dataframe 列中获取列表？

更新 1 从这里开始： Bokeh: AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'

我发现我需要使用.value.tolist()，但是它仍然没有解释为什么我在拉出一列时得到另一个数据帧，而不是系列。

Update 2 发现df有MultiIndex，很惊讶：

MultiIndex(levels=[['COST_/ CPM', 'CTR', 'ECPM /_ROI', 'Goal_Ratio', 'Hour_of_the_Day', 'IMP./Joins', 'Raw_Clicks_/_Unique_Clicks', 'Raw_Impressions', 'Unique_Goal _UniqueGoal_Forecasted_Value']]，标签=[[4, 7, 5, 6, 1, 8, 3, 0, 2]])

我没有看到labels打印 df / 写入 .csv 时的内容，它只是一个普通的 DataFrame。不知道我从哪里得到标签。

Answer 1

我认为你有重复的列名，所以如果想要 select Seriesget DataFrame：df = pd.DataFrame([[1,2],[4,5], [7,8]], index=list('aab')).Tprint (df)&nbsp; &nbsp;a&nbsp; a&nbsp; b0&nbsp; 1&nbsp; 4&nbsp; 71&nbsp; 2&nbsp; 5&nbsp; 8print (df['a'])&nbsp; &nbsp;a&nbsp; a0&nbsp; 1&nbsp; 41&nbsp; 2&nbsp; 5print (type(df['a']))<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>print (df['b'])0&nbsp; &nbsp; 71&nbsp; &nbsp; 8Name: b, dtype: int64print (type(df['b']))<class 'pandas.core.series.Series'>编辑：这是另一个问题，一个级别MultiIndex，解决方案是将第一级重新分配回列get_level_values：mux = pd.MultiIndex([['COST_/CPM', 'CTR', 'ECPM/_ROI', 'Goal_Ratio', 'Hour_of_the_Day',&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 'IMP./Joins',&nbsp; 'Raw_Clicks_/_Unique_Clicks', 'Raw_Impressions',&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 'Unique_Goal_/_UniqueGoal_Forecasted_Value']],&nbsp;labels=[[4, 7, 5, 6, 1, 8, 3, 0, 2]])df = pd.DataFrame([range(9)], columns=mux)print (type(df['CTR']))<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>df.columns = df.columns.get_level_values(0)print (type(df['CTR']))<class 'pandas.core.series.Series'>