我是熊猫的新手，我处于基础阶段。
我尝试对一些数据进行编码并将相同的列放入 data_enc。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
new_data = data[['HeatingQC']][:35].copy()
data_enc = pd.DataFrame(labelencoder.fit_transform(new_data),
columns = [new_data.columns + '_enc'],
index = new_data.index)
print(data_enc.columns[0])
print(new_data.columns[0])
但是随后的输出是出乎意料的。那是
('HeatingQC_enc',)
HeatingQC
我的问题是，括号从何而来，如何删除它们？
问题是您如何创建columnsdata_enc。你传递了一个list包含一个对象的Index对象。由于这种嵌套，pandas 决定创建一个损坏的 MultiIndex。（它被破坏了，因为它是一个只有一个级别的 MultiIndex，所以它真的不应该存在）
例子：
df = pd.DataFrame(columns=list('abc'))
# Placing the Index in a list incorrectly leads to a MultiIndex
pd.DataFrame(columns=[df.columns+'_suffix']).columns
#MultiIndex([('a_suffix',),
# ('b_suffix',),
# ('c_suffix',)],)
# Instead get rid of the list, just add the suffix:
pd.DataFrame(columns=df.columns+'_suffix').columns
#Index(['a_suffix', 'b_suffix', 'c_suffix'], dtype='object')
new_data = data['HeatingQC'][:35].copy()不使用列表索引数据框怎么样？这样你应该得到一个系列。
括号在那里是因为您的代码返回了一个元组。要摆脱它们，请运行：
print(data_enc.columns[0][0])
代替：
print(data_enc.columns[0])