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

Question

结尾 更新结尾更新 2

我从这里阅读： 从熊猫数据框列中获取列表

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')).T
print (df)
   a  a  b
0  1  4  7
1  2  5  8

print (df['a'])
   a  a
0  1  4
1  2  5

print (type(df['a']))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print (df['b'])
0    7
1    8
Name: b, dtype: int64

print (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', 
                      'IMP./Joins',  'Raw_Clicks_/_Unique_Clicks', 'Raw_Impressions',
                      'Unique_Goal_/_UniqueGoal_Forecasted_Value']], 
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'>