为什么大熊猫在dtf.loc[]中使用方括号？

Question

我想知道为什么是dtf.loc[x]而不是dtf.loc(x)。我读过loc是一个属性，所以它是有意义的，因为它不是一个函数调用，但是现在我不知道为什么有人把它变成一个属性(对属性不太了解)，而不是一个函数--这对我来说更直观。

Answer 1

因为潘达斯不是Python..。

更严重的是，Pandas是一个很好的库，它使用装腔作势的numpy (part os )模块以C的速度处理大型数组。但这是以一些警告为代价的：

• 与numpy一致，索引接受整数或片的元组。这在numpy中是必需的，以便能够矢量化(使用C高速例程)，accesses
• loc只是返回索引器的数据文件的一个属性。它必须是特定的属性，因为df[x]已经被定义为df dataframe

的x列。

它可能只是一个函数，这样对Python用户的干扰就更小了。但也有必要明确指出，这是一个索引访问。而且(我最初抱怨的原因)，与numpy的效率和一致性在Pandas中更重要--与核心Python的一致性。一个很好的例子就是两个系列之间的相等。为了与numpy的一致性，is也是一个串联和而不是的布尔值。但是它只是破坏了许多Python的优点，防止使用in来检查一个系列的Python容器是否包含特定的系列：

a = pd.Series([1, 2, 3])
b = pd.Series([4, 5, 6])

pd.Series([1, 2, 3]) in [a, b]

提出：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    pd.Series([1, 2, 3]) in [a, b]
  File "...Python39\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1442, in __nonzero__
    raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

从中学到什么:只要接受这样一个事实，即Pandas语法有时与Python的正常用法不一致.