小编Bra*_*air的帖子

如果我导入或创建一个不包含空格的pandas列,我可以这样访问它:

df1 = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
                 'data1': range(7)})

df1.data1

这将为我返回该系列.但是,如果该列的名称中有空格,则无法通过该方法访问该列:

df2 = DataFrame({'key': ['a','b','d'],
                 'data 2': range(3)})

df2.data 2      # <--- not the droid i'm looking for.

我知道我可以使用.xs()访问它:

df2.xs('data 2', axis=1)

还有的有是另一种方式.我用谷歌搜索它疯了,想不出任何其他方式谷歌它.我在这里阅读了包含"column","string"和"pandas"的所有96条目,并且找不到以前的答案.这是唯一的方法,还是有更好的东西？

谢谢!

我有一个pandas数据框,我填写了这个:

import pandas.io.data as web
test = web.get_data_yahoo('QQQ')

iPython中的数据框如下所示:

In [13]:  test
Out[13]:
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    DatetimeIndex: 729 entries, 2010-01-04 00:00:00 to 2012-11-23 00:00:00
    Data columns:
    Open         729  non-null values
    High         729  non-null values
    Low          729  non-null values
    Close        729  non-null values
    Volume       729  non-null values
    Adj Close    729  non-null values
    dtypes: float64(5), int64(1)

当我将一列除以另一列时,我得到一个具有令人满意的小数位数的float64结果.例如,我甚至可以将一列除以一列偏移一列test.Open[1:]/test.Close[:],并获得令人满意的小数位数.然而,当我将列除以偏移量时,我只得到1:

In [83]: test.Open[1:] / test.Close[:]
Out[83]:

    Date
    2010-01-04         NaN
    2010-01-05    0.999354
    2010-01-06    1.005635
    2010-01-07    1.000866
    2010-01-08    0.989689
    2010-01-11    1.005393
...
In [84]: test.Open[1:] / …