當(dāng)我對(duì)單個(gè)元素 DataFrame 對(duì)象執(zhí)行 loc 時(shí)，它被轉(zhuǎn)置并轉(zhuǎn)換為 float64 類型。這是要重現(xiàn)的示例代碼：from pandas import read_excel, DataFrameimport pandas as pdimport numpy as nprowNames = ['Name0', 'Name1', 'Name2', 'Name3']df = DataFrame( [[3, 1366.436, 9.0], [3, 179.090, 14.0], [1, 322.297, 9.0], [1, 1604.821, 31.0], [8, 346.920, 20.0], [1, 2408.365, 31.0], [1, 765.352, 9.0], [1, 2295.521, 26.0], [8, 636.895, 20.0]], index=['Name0','Name0','Name1','Name1','Name1','Name2','Name3','Name3','Name3'], columns=['Layer', 'Length', 'Width'] )for i in range(len(rowNames)): print("Name = " + str(rowNames[i])) nDF = df.loc[rowNames[i]] print(str(nDF) + "\n")注意索引“Name2”發(fā)生了什么，因?yàn)樗挥幸豁?xiàng)：Name = Name0 Layer Length Width Name0 3 1366.436 9.0 Name0 3 179.090 14.0 Name = Name1 Layer Length Width Name1 1 322.297 9.0 Name1 1 1604.821 31.0 Name1 8 346.920 20.0 Name = Name2 Layer 1.000 Length 2408.365 Width 31.000 Name: Name2, dtype: float64 Name = Name3 Layer Length Width Name3 1 765.352 9.0 Name3 1 2295.521 26.0 Name3 8 636.895 20.0 這會(huì)導(dǎo)致代碼后面的下游出現(xiàn)混亂。也許這種轉(zhuǎn)換行為是預(yù)期的——但有沒有辦法覆蓋它？編輯以修復(fù)格式......希望它現(xiàn)在看起來更好（列排列了一點(diǎn)）。
2 回答
人到中年有點(diǎn)甜
TA貢獻(xiàn)1895條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
您可以將一個(gè)列表傳遞給loc保證返回?cái)?shù)據(jù)幀的列表：
for i in range(len(rowNames)):
print("Name = " + str(rowNames[i]))
nDF = df.loc[rowNames[i:i+1]] # difference here
print(str(nDF) + "\n")
輸出：
Name = Name0
Layer Length Width
Name0 3 1366.436 9.0
Name0 3 179.090 14.0
Name = Name1
Layer Length Width
Name1 1 322.297 9.0
Name1 1 1604.821 31.0
Name1 8 346.920 20.0
Name = Name2
Layer Length Width
Name2 1 2408.365 31.0
Name = Name3
Layer Length Width
Name3 1 765.352 9.0
Name3 1 2295.521 26.0
Name3 8 636.895 20.0
繁星coding
TA貢獻(xiàn)1797條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
我喜歡這一個(gè)：
nDF = df.loc[df.index == rowNames[i], :]
但總的來說，我更愿意將 Name* 放在一個(gè)額外的列中，而不是使用具有重復(fù)值的索引。
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