Ich habe es versucht:
x=pandas.DataFrame(...)
s = x.take([0], axis=1)
Und s
erhält einen DataFrame, keine Serie.
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
>>> df
x y
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 7
>>> s = df.ix[:,0]
>>> type(s)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>>
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UPDATE
Wenn Sie dies nach Juni 2017 lesen, wurde ix
in Pandas 0.20.2 nicht mehr empfohlen, verwenden Sie es also nicht. Verwenden Sie stattdessen loc
oder iloc
. Siehe Kommentare und andere Antworten auf diese Frage.
Sie können die erste Spalte als Serie mit folgendem Code erhalten:
x[x.columns[0]]
Ab v0.11 + ... verwenden Sie df.iloc
.
In [7]: df.iloc[:,0]
Out[7]:
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: x, dtype: int64
Ist das nicht der einfachste Weg?
Nach Spaltenname:
In [20]: df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
In [21]: df
Out[21]:
x y
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 7
In [23]: df.x
Out[23]:
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: x, dtype: int64
In [24]: type(df.x)
Out[24]:
pandas.core.series.Series
Dies funktioniert hervorragend, wenn Sie eine Serie aus einer CSV-Datei laden möchten
x = pd.read_csv('x.csv', index_col=False, names=['x'],header=None).iloc[:,0]
print(type(x))
print(x.head(10))
<class 'pandas.core.series.Series'>
0 110.96
1 119.40
2 135.89
3 152.32
4 192.91
5 177.20
6 181.16
7 177.30
8 200.13
9 235.41
Name: x, dtype: float64