pandas数据框内的pandas系列

Question

我已经从我的Jupyter笔记本中的数据库导入了数据。

import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect('...')
cursor =cnxn.cursor()
cursor.execute("...")
tables = cursor.fetchall()

然后我将tables转换为data frame。

Db2Df = []

for row in tables:
    Db2Df.append({...,...})

df = pd.DataFrame(Db2Df)
df.head()

因此，在完成上述操作之后，我正在研究我的数据。

输入：

type(df)
type(df["Column_1"])
type(df["Column_1"][0])

输出：

pandas.core.frame.DataFrame
pandas.core.series.Series
str

我的问题是，为什么数据类型是这样的(为什么要这样做)？pandas series中的str在data frame中？在处理数据时，如果我想操作str，我应该考虑使用data frame还是series……

谢谢。

Answer 1

把数据帧想象成一本序列字典：

d = dict(col1=['a', 'b', 'c'], col2=['d', 'e', 'f'] 

与pd.DataFrame非常相似。

实际上，您可以将此字典d转换为dataframe：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(d)

在按照你描述的方式创建了你的类型之后，这是非常意料之中的行为：

assert isinstance(df, pd.DataFrame)
assert isinstance(df.col1, pd.Series)
assert isinstance(df.col1[0], str)