不一致的行爲

Question

考慮大熊貓數據幀

df = DataFrame({'somedata': [13,24,54]}, index=[1,1,2]) 

    somedata 
1 13 
1 24 
2 54 

執行

df.ix[1, 'somedata'] 

將返回一個對象

1 13 
1 24 
Name: somedata, dtype: int64 

其具有索引：

df.ix[1, 'somedata'].index 
Int64Index([1, 1], dtype='int64') 

但是，在執行

df.ix[2, 'somedata'] 

將返回只是排名第54位，其中有沒有索引：

df.ix[2, 'somedata'].index 
--------------------------------------------------------------------------- 
AttributeError       Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-274-3c6e4b1e6441> in <module>() 
----> 1 df.ix[2, 'somedata'].index 

AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'index' 

我不明白這一點（貌似？）不一致的行爲。這是故意的嗎？我希望從同一個操作返回的對象具有相同的結構。此外，我需要圍繞這個問題構建我的代碼，所以我的問題是，如何檢測ix選擇返回哪種對象？目前我正在檢查返回的對象的len。我不知道是否有一個更優雅的方式，或者如果可以強制，而不是隻返回54號的選擇，返回類似的形式

2 54 
Name: somedata, dtype: int64 

很抱歉，如果這是一個愚蠢的問題，我無法找到這是任何地方的答案。

Answer 1

如果您傳遞索引列表而不是單個索引，則可以保證您將獲得一個Series。換句話說，而不是

>>> df.loc[1, 'somedata'] 
1 13 
1 24 
Name: somedata, dtype: int64 
>>> df.loc[2, 'somedata'] 
54 

你可以使用

>>> df.loc[[1], 'somedata'] 
1 13 
1 24 
Name: somedata, dtype: int64 
>>> df.loc[[2], 'somedata'] 
2 54 
Name: somedata, dtype: int64 

（請注意，它通常是一個好主意，用loc（或iloc），而不是ix，因爲它不太神奇，雖然這ISN」這是什麼原因導致你的問題在這裏。）