我试过：
x=pandas.DataFrame(...)
s = x.take([0], axis=1)
并s获得一个 DataFrame，而不是一个系列。
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156
>>> 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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更新
如果您在 2017 年 6 月之后阅读此内容，ix则已在 pandas 0.20.2 中弃用，因此请不要使用它。使用loc或iloc代替。请参阅此问题的评论和其他答案。
于 2013-03-12T13:33:39.193 回答
143
从 v0.11+，... 使用df.iloc.
In [7]: df.iloc[:,0]
Out[7]:
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: x, dtype: int64
于 2013-03-12T14:49:17.780 回答
124
您可以通过以下代码将第一列作为系列获取：
x[x.columns[0]]
于 2013-03-12T12:42:57.013 回答
12
这不是最简单的方法吗？
按列名：
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
于 2016-12-23T05:30:55.163 回答
4
当您想从 csv 文件加载系列时，这非常有用
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
于 2018-04-07T23:06:28.337 回答
4
df[df.columns[i]]
其中i是列的位置/编号（从0开始）。
所以，i = 0是第一列。
您还可以使用获取最后一列i = -1
于 2020-07-07T17:51:49.503 回答