Python熊貓：將選定的列保留爲DataFrame而不是系列

Question

從熊貓數據框中選擇單個列（如df.iloc[:, 0],df['A']或df.A等）時，生成的向量會自動轉換爲Series而不是單列數據幀。但是，我正在編寫一些將DataFrame作爲輸入參數的函數。因此，我更喜歡處理單列DataFrame而不是Series，以便該函數可以假設可以訪問df.columns。現在我必須使用類似pd.DataFrame(df.iloc[:, 0])的方式將Series明確轉換爲DataFrame。這似乎不是最乾淨的方法。有沒有更好的方法直接從DataFrame進行索引，以便結果是單列DataFrame而不是Series？

Answer 1

由於@Jeff提到有幾個方法可以做到這一點，但我建議使用LOC/ILOC更明確的（和早期引發錯誤，如果你嘗試一些曖昧）：

In [10]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B']) 

In [11]: df 
Out[11]: 
    A B 
0 1 2 
1 3 4 

In [12]: df[['A']] 

In [13]: df[[0]] 

In [14]: df.loc[:, ['A']] 

In [15]: df.iloc[:, [0]] 

Out[12-15]: # they all return the same thing: 
    A 
0 1 
1 3 

後兩個在整數列名稱的情況下選擇刪除歧義（正是爲什麼創建loc/iloc）。例如：

In [16]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 0]) 

In [17]: df 
Out[17]: 
    A 0 
0 1 2 
1 3 4 

In [18]: df[[0]] # ambiguous 
Out[18]: 
    A 
0 1 
1 3